論文の概要: Agentic Temporal Graph of Reasoning with Multimodal Language Models: A Potential AI Aid to Healthcare
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.11944v1
- Date: Mon, 15 Sep 2025 14:03:19 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-16 17:26:23.32386
- Title: Agentic Temporal Graph of Reasoning with Multimodal Language Models: A Potential AI Aid to Healthcare
- Title（参考訳）: マルチモーダル言語モデルによる推論のエージェント的時間グラフ:医療支援のためのAIの可能性
- Authors: Susanta Mitra,
- Abstract要約: 本稿では,有向グラフをモデルとした新しい時間的グラフに基づく推論プロセスを提案する。
これは、バックトラック、推論内容の精細化、そして、最高のレコメンデーションや回答を得るために、既存の理由を新しく、あるいは削除することで、理由の動的変化を調節するのに役立つ。
いくつかの基礎的な実験と分析の結果は、提案された予備的アプローチの新規性と実用性を正当化するものである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Healthcare and medicine are multimodal disciplines that deal with multimodal data for reasoning and diagnosing multiple diseases. Although some multimodal reasoning models have emerged for reasoning complex tasks in scientific domains, their applications in the healthcare domain remain limited and fall short in correct reasoning for diagnosis. To address the challenges of multimodal medical reasoning for correct diagnosis and assist the healthcare professionals, a novel temporal graph-based reasoning process modelled through a directed graph has been proposed in the current work. It helps in accommodating dynamic changes in reasons through backtracking, refining the reasoning content, and creating new or deleting existing reasons to reach the best recommendation or answer. Again, consideration of multimodal data at different time points can enable tracking and analysis of patient health and disease progression. Moreover, the proposed multi-agent temporal reasoning framework provides task distributions and a cross-validation mechanism to further enhance the accuracy of reasoning outputs. A few basic experiments and analysis results justify the novelty and practical utility of the proposed preliminary approach.
- Abstract（参考訳）: 医療と医療は、複数の疾患を推論し診断するためのマルチモーダルデータを扱うマルチモーダル分野である。
いくつかのマルチモーダル推論モデルは、科学領域における複雑なタスクの推論のために登場したが、医療領域での応用は限定的であり、診断のための正しい推論には不足している。
医療専門家の正しい診断と支援のためのマルチモーダルな医療推論の課題に対処するため,現在,有向グラフをモデルとした新たな時間グラフベースの推論プロセスが提案されている。
これは、バックトラック、推論内容の精細化、そして、最高のレコメンデーションや回答を得るために、既存の理由を新しく、あるいは削除することで、理由の動的変化を調節するのに役立つ。
同時に、異なる時点におけるマルチモーダルデータの考察は、患者の健康と疾患の進行の追跡と分析を可能にする。
さらに,提案するマルチエージェント時間的推論フレームワークは,タスク分布とクロスバリデーション機構を提供し,推論出力の精度をさらに高める。
いくつかの基礎的な実験と分析の結果は、提案された予備的アプローチの新規性と実用性を正当化するものである。
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