論文の概要: Optimization Instability in Autonomous Agentic Workflows for Clinical Symptom Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.16037v1
- Date: Tue, 17 Feb 2026 21:45:20 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-02-19 15:58:30.445927
- Title: Optimization Instability in Autonomous Agentic Workflows for Clinical Symptom Detection
- Title（参考訳）: 臨床症状検出のための自律的エージェントワークフローの最適化不安定性
- Authors: Cameron Cagan, Pedram Fard, Jiazi Tian, Jingya Cheng, Shawn N. Murphy, Hossein Estiri,
- Abstract要約: 自律的改善の継続がパラドックス的に分類器の性能を低下させる現象について検討する。
検証感度はイテレーション毎に1.0から0.0の間で変動し,重度はクラス有病率に逆比例することがわかった。
セレクターエージェントの監視により、システムは専門家による脳霧検出のレキシコンを331%(F1)、胸痛を7%改善した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0950658457067433
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Autonomous agentic workflows that iteratively refine their own behavior hold considerable promise, yet their failure modes remain poorly characterized. We investigate optimization instability, a phenomenon in which continued autonomous improvement paradoxically degrades classifier performance, using Pythia, an open-source framework for automated prompt optimization. Evaluating three clinical symptoms with varying prevalence (shortness of breath at 23%, chest pain at 12%, and Long COVID brain fog at 3%), we observed that validation sensitivity oscillated between 1.0 and 0.0 across iterations, with severity inversely proportional to class prevalence. At 3% prevalence, the system achieved 95% accuracy while detecting zero positive cases, a failure mode obscured by standard evaluation metrics. We evaluated two interventions: a guiding agent that actively redirected optimization, amplifying overfitting rather than correcting it, and a selector agent that retrospectively identified the best-performing iteration successfully prevented catastrophic failure. With selector agent oversight, the system outperformed expert-curated lexicons on brain fog detection by 331% (F1) and chest pain by 7%, despite requiring only a single natural language term as input. These findings characterize a critical failure mode of autonomous AI systems and demonstrate that retrospective selection outperforms active intervention for stabilization in low-prevalence classification tasks.
- Abstract（参考訳）: 自己の振る舞いを反復的に洗練する自律的なエージェントワークフローは、かなりの可能性を秘めている。
自動的なプロンプト最適化のためのオープンソースのフレームワークであるPythiaを用いて、自律的な改善がパラドックス的にクラシファイア性能を低下させる現象である最適化不安定性について検討する。
頻度の異なる3つの臨床症状(息の短さ23%,胸痛12%,Long COVID brain fog3%)を評価したところ,検証感度が1.0から0.0の繰り返しで変動し,重度はクラス有病率に逆比例することがわかった。
3%の確率で、標準評価基準によって隠蔽された故障モードであるゼロ陽性症例を検知しながら95%の精度を達成した。
我々は、最適化を積極的にリダイレクトし、修正よりも過度な適合を増幅する誘導エージェントと、最も優れたイテレーションを遡及的に特定するセレクタエージェントの2つの介入を評価し、破滅的な失敗を防いだ。
セレクターエージェントの監視により、システムは専門家による脳霧検出のレキシコンを331%(F1)、胸痛を7%改善した。
これらの知見は,自律型AIシステムにおいて重要な障害モードを特徴とし,低頻度分類タスクにおいて,レトロスペクティブ選択が能動的介入よりも優れていることを示す。
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