論文の概要: MedCoT-RAG: Causal Chain-of-Thought RAG for Medical Question Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.15849v1
• Date: Wed, 20 Aug 2025 05:43:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-25 16:42:36.118688
• Title: MedCoT-RAG: Causal Chain-of-Thought RAG for Medical Question Answering
• Title（参考訳）: MedCoT-RAG : 医療質問応答のための因果連鎖RAG
• Authors: Ziyu Wang, Elahe Khatibi, Amir M. Rahmani,
• Abstract要約: 大規模言語モデル (LLM) は医学的な疑問に答える上で有望であるが、幻覚や浅い推論に苦しむことが多い。 Retrieval-augmented Generation (RAG)は、外部の医療知識でLSMを強化するための実用的でプライバシー保護の手段を提供する。 MedCoT-RAGは、因果認識ドキュメント検索と構造化チェーン・オブ・シークレット・プロンプトを組み合わせたドメイン固有フレームワークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.285647375182588
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have shown promise in medical question answering but often struggle with hallucinations and shallow reasoning, particularly in tasks requiring nuanced clinical understanding. Retrieval-augmented generation (RAG) offers a practical and privacy-preserving way to enhance LLMs with external medical knowledge. However, most existing approaches rely on surface-level semantic retrieval and lack the structured reasoning needed for clinical decision support. We introduce MedCoT-RAG, a domain-specific framework that combines causal-aware document retrieval with structured chain-of-thought prompting tailored to medical workflows. This design enables models to retrieve evidence aligned with diagnostic logic and generate step-by-step causal reasoning reflective of real-world clinical practice. Experiments on three diverse medical QA benchmarks show that MedCoT-RAG outperforms strong baselines by up to 10.3% over vanilla RAG and 6.4% over advanced domain-adapted methods, improving accuracy, interpretability, and consistency in complex medical tasks.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、医学的な疑問に答える上で有望であるが、幻覚や浅い推論に苦しむことが多い。 Retrieval-augmented Generation (RAG)は、外部の医療知識でLSMを強化するための実用的でプライバシー保護の手段を提供する。 しかし、既存のほとんどのアプローチは表面レベルの意味検索に依存しており、臨床診断支援に必要な構造的推論が欠如している。 MedCoT-RAG(MedCoT-RAG)は、因果関係の文書検索と、医療ワークフローに合わせた構造化チェーン・オブ・シントを組み合わせた、ドメイン固有のフレームワークである。 この設計により、モデルが診断論理と整合した証拠を検索し、実際の臨床実践を反映したステップバイステップの因果推論を生成することができる。 3つの様々な医学QAベンチマークの実験では、MedCoT-RAGはバニラRAGよりも最大10.3%、高度なドメイン適応手法より6.4%、複雑な医療タスクにおいて精度、解釈可能性、一貫性に優れていた。

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