Fugu-MT 論文翻訳(概要): Agentic Systems in Radiology: Design, Applications, Evaluation, and Challenges

論文の概要: Agentic Systems in Radiology: Design, Applications, Evaluation, and Challenges

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.09404v2
Date: Mon, 13 Oct 2025 07:11:22 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-10-14 13:29:55.721836
Title: Agentic Systems in Radiology: Design, Applications, Evaluation, and Challenges
Title（参考訳）: 放射線学におけるエージェントシステム:設計・応用・評価・課題
Authors: Christian Bluethgen, Dave Van Veen, Daniel Truhn, Jakob Nikolas Kather, Michael Moor, Malgorzata Polacin, Akshay Chaudhari, Thomas Frauenfelder, Curtis P. Langlotz, Michael Krauthammer, Farhad Nooralahzadeh,
Abstract要約: 大型言語モデル(LLM)は、自然言語を使って情報を統合し、指示に従い、推論と計画の形式を実行することができる。マルチモーダルなデータストリームと複数のシステムにまたがるオーケストレーションによって、ラジオロジーはコンテキストに適応し、繰り返しながら複雑なタスクを自動化するエージェントの恩恵を受けるのに一意に適している。本稿では, LLMエージェントシステムの設計を概観し, 主要なアプリケーションを強調し, 計画とツール使用の評価方法について議論し, エラーカスケード, ツール使用効率, 健康IT統合といった課題の概要を述べる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 13.53016942028838
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Building agents, systems that perceive and act upon their environment with a degree of autonomy, has long been a focus of AI research. This pursuit has recently become vastly more practical with the emergence of large language models (LLMs) capable of using natural language to integrate information, follow instructions, and perform forms of "reasoning" and planning across a wide range of tasks. With its multimodal data streams and orchestrated workflows spanning multiple systems, radiology is uniquely suited to benefit from agents that can adapt to context and automate repetitive yet complex tasks. In radiology, LLMs and their multimodal variants have already demonstrated promising performance for individual tasks such as information extraction and report summarization. However, using LLMs in isolation underutilizes their potential to support complex, multi-step workflows where decisions depend on evolving context from multiple information sources. Equipping LLMs with external tools and feedback mechanisms enables them to drive systems that exhibit a spectrum of autonomy, ranging from semi-automated workflows to more adaptive agents capable of managing complex processes. This review examines the design of such LLM-driven agentic systems, highlights key applications, discusses evaluation methods for planning and tool use, and outlines challenges such as error cascades, tool-use efficiency, and health IT integration.
Abstract（参考訳）: エージェントの構築は、自律性の度合いで環境を知覚し、行動するシステムであり、長い間AI研究に焦点を合わせてきた。この追求は、情報の統合や指示の追跡、"推論"の形式の実行、幅広いタスクの計画に自然言語を使用できる大規模言語モデル(LLM)の出現により、最近、さらに実用的になった。マルチモーダルなデータストリームと複数のシステムにまたがるオーケストレーションワークフローにより、ラジオロジーはコンテキストに適応し、反復的かつ複雑なタスクを自動化するエージェントの恩恵を受けるのに一意に適している。放射線学において、LSMとそのマルチモーダル変種は、情報抽出やレポート要約といった個々のタスクに対して有望な性能をすでに証明している。しかし、LLMを単独で使用すると、複数の情報ソースからのコンテキストの進化に依存する複雑なマルチステップワークフローをサポートする可能性が弱まる。 LLMに外部ツールとフィードバックメカニズムを組み込むことで、半自動化ワークフローから複雑なプロセスを管理するためのより適応的なエージェントまで、自律性のスペクトルを示すシステムを動かすことができる。本稿では,LSM駆動型エージェントシステムの設計を概観し,主要なアプリケーションを強調し,計画とツール使用の評価方法について議論し,エラーカスケード,ツール使用効率,健康IT統合といった課題を概説する。

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