論文の概要: CURE: Confidence-driven Unified Reasoning Ensemble Framework for Medical Question Answering
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.14353v1
- Date: Thu, 16 Oct 2025 06:46:11 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-17 21:15:14.750179
- Title: CURE: Confidence-driven Unified Reasoning Ensemble Framework for Medical Question Answering
- Title（参考訳）: CURE: 信頼性駆動型統一推論アンサンブルフレームワーク
- Authors: Ziad Elshaer, Essam A. Rashed,
- Abstract要約: 本研究では,微調整を伴わずに医療質問応答を向上させるための信頼性駆動型マルチモデルフレームワークを提案する。
信頼度検出モジュールはプライマリモデルの確実性を評価し、適応的ルーティング機構は協調推論のための補完的な知識を持つヘルパーモデルに低信頼度クエリを誘導する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2291770711277359
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: High-performing medical Large Language Models (LLMs) typically require extensive fine-tuning with substantial computational resources, limiting accessibility for resource-constrained healthcare institutions. This study introduces a confidence-driven multi-model framework that leverages model diversity to enhance medical question answering without fine-tuning. Our framework employs a two-stage architecture: a confidence detection module assesses the primary model's certainty, and an adaptive routing mechanism directs low-confidence queries to Helper models with complementary knowledge for collaborative reasoning. We evaluate our approach using Qwen3-30B-A3B-Instruct, Phi-4 14B, and Gemma 2 12B across three medical benchmarks; MedQA, MedMCQA, and PubMedQA. Result demonstrate that our framework achieves competitive performance, with particularly strong results in PubMedQA (95.0\%) and MedMCQA (78.0\%). Ablation studies confirm that confidence-aware routing combined with multi-model collaboration substantially outperforms single-model approaches and uniform reasoning strategies. This work establishes that strategic model collaboration offers a practical, computationally efficient pathway to improve medical AI systems, with significant implications for democratizing access to advanced medical AI in resource-limited settings.
- Abstract（参考訳）: 高いパフォーマンスの医療用大規模言語モデル(LLM)は、典型的には、かなりの計算資源を持つ広範囲な微調整を必要とし、リソースに制約のある医療機関のアクセシビリティを制限する。
本研究では,モデル多様性を利用した信頼性駆動型マルチモデルフレームワークを導入し,微調整なしで医療質問応答を向上させる。
信頼度検出モジュールはプライマリモデルの確実性を評価し、適応的ルーティング機構は協調推論のための補完的な知識を持つヘルパーモデルに低信頼度クエリを誘導する。
MedQA, MedMCQA, PubMedQAの3つのベンチマークにおいて, Qwen3-30B-A3B-Instruct, Phi-4 14B, Gemma 2 12Bを用いてアプローチを評価した。
特にPubMedQA (95.0\%) と MedMCQA (78.0\%) で強い結果が得られた。
アブレーション研究は、信頼度を考慮したルーティングとマルチモデル協調を組み合わせることで、単一モデルアプローチと一様推論戦略を大幅に上回っていることを確認した。
この研究は、戦略的モデルコラボレーションが、リソース制限された環境で高度な医療AIへのアクセスを民主化するために重要な意味を持つ、医療AIシステムを改善するための実用的で効率的な経路を提供することを証明している。
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