論文の概要: MedReseacher-R1: Expert-Level Medical Deep Researcher via A Knowledge-Informed Trajectory Synthesis Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.14880v1
• Date: Wed, 20 Aug 2025 17:51:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-21 16:52:41.542582
• Title: MedReseacher-R1: Expert-Level Medical Deep Researcher via A Knowledge-Informed Trajectory Synthesis Framework
• Title（参考訳）: MedReseacher-R1:知識インフォームド軌道合成フレームワークによるエキスパートレベル医療深層研究者
• Authors: Ailing Yu, Lan Yao, Jingnan Liu, Zhe Chen, Jiajun Yin, Yuan Wang, Xinhao Liao, Zhiling Ye, Ji Li, Yun Yue, Hansong Xiao, Hualei Zhou, Chunxiao Guo, Peng Wei, Jinjie Gu,
• Abstract要約: 総合的なディープ・リサーチ・エージェントは医療分野の課題に苦しむ。 2つのコアイノベーションを通じてこれらの課題に対処する医療深層研究エージェントを提示する。 本手法は12の専門分野にまたがる2100以上の多様な軌道を生成し,それぞれが平均4.2のツールインタラクションを発生させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.12656709401128
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent developments in Large Language Model (LLM)-based agents have shown impressive capabilities spanning multiple domains, exemplified by deep research systems that demonstrate superior performance on complex information-seeking and synthesis tasks. While general-purpose deep research agents have shown impressive capabilities, they struggle significantly with medical domain challenges, as evidenced by leading proprietary systems achieving limited accuracy on complex medical benchmarks. The key limitations are: (1) the model lacks sufficient dense medical knowledge for clinical reasoning, and (2) the framework is constrained by the absence of specialized retrieval tools tailored for medical contexts.We present a medical deep research agent that addresses these challenges through two core innovations. First, we develop a novel data synthesis framework using medical knowledge graphs, extracting the longest chains from subgraphs around rare medical entities to generate complex multi-hop question-answer pairs. Second, we integrate a custom-built private medical retrieval engine alongside general-purpose tools, enabling accurate medical information synthesis. Our approach generates 2100+ diverse trajectories across 12 medical specialties, each averaging 4.2 tool interactions.Through a two-stage training paradigm combining supervised fine-tuning and online reinforcement learning with composite rewards, our MedResearcher-R1-32B model demonstrates exceptional performance, establishing new state-of-the-art results on medical benchmarks while maintaining competitive performance on general deep research tasks. Our work demonstrates that strategic domain-specific innovations in architecture, tool design, and training data construction can enable smaller open-source models to outperform much larger proprietary systems in specialized domains.
• Abstract（参考訳）: 近年のLarge Language Model (LLM) ベースのエージェントは、複雑な情報探索や合成タスクにおいて優れた性能を示すディープリサーチシステムによって実証された、複数のドメインにまたがる印象的な能力を示している。 汎用的なディープリサーチエージェントは印象的な能力を示しているが、複雑な医療ベンチマークで限られた精度を達成しているプロプライエタリなシステムによって証明されているように、医療領域の課題にかなり苦労している。 主な要因は,(1)臨床推論に十分な詳細な医療知識が欠如していること,(2)医学的文脈に適した専門的な検索ツールが欠如していること,そして,2つの中心的革新を通じてこれらの課題に対処する医学的深層研究エージェントを提示することである。 まず, 医療知識グラフを用いた新しいデータ合成フレームワークを開発し, 稀少な医療機関のサブグラフから最長のチェーンを抽出し, 複雑なマルチホップ質問応答ペアを生成する。 第2に、我々は汎用ツールとともにカスタムメイドの医療検索エンジンを統合し、正確な医療情報合成を可能にする。 我々のMedResearcher-R1-32Bモデルは、教師付き微調整とオンライン強化学習を複合報酬と組み合わせた2段階の訓練パラダイムにより、優れた性能を示し、医用ベンチマークにおける新たな最先端結果を確立しつつ、一般的な深層研究課題における競争性能を維持しながら、平均4.2のツールインタラクションを平均して2100以上の多様なトラジェクトリを生成する。 私たちの研究は、アーキテクチャ、ツールデザイン、データ構築のトレーニングにおける戦略的ドメイン固有の革新によって、より小さなオープンソースモデルが、特別なドメインにおいてはるかに大きなプロプライエタリなシステムを上回ることを実証しています。

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