論文の概要: From Conflict to Consensus: Boosting Medical Reasoning via Multi-Round Agentic RAG

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.03292v1
• Date: Fri, 06 Feb 2026 08:25:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-09 01:20:08.115847
• Title: From Conflict to Consensus: Boosting Medical Reasoning via Multi-Round Agentic RAG
• Title（参考訳）: 対立から合意へ:マルチルートエージェントRAGによる医療推論の促進
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、医学的質問応答において高い推論能力を示す。 幻覚や時代遅れの知識を生み出す傾向は、医療分野において重大なリスクをもたらす。 既存の手法はノイズの多いトークンレベルの信号に依存しており、複雑な推論に必要なマルチラウンドの改良は欠如している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.0203623486525
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) exhibit high reasoning capacity in medical question-answering, but their tendency to produce hallucinations and outdated knowledge poses critical risks in healthcare fields. While Retrieval-Augmented Generation (RAG) mitigates these issues, existing methods rely on noisy token-level signals and lack the multi-round refinement required for complex reasoning. In the paper, we propose **MA-RAG** (**M**ulti-Round **A**gentic RAG), a framework that facilitates test-time scaling for complex medical reasoning by iteratively evolving both external evidence and internal reasoning history within an agentic refinement loop. At each round, the agent transforms semantic **conflict** among candidate responses into actionable queries to retrieve external evidence, while optimizing history reasoning traces to mitigate long-context degradation. MA-RAG extends the *self-consistency* principle by leveraging the lack of consistency as a proactive signal for multi-round agentic reasoning and retrieval, and mirrors a *boosting* mechanism that iteratively minimizes the residual error toward a stable, high-fidelity medical **consensus**. Extensive evaluations across 7 medical Q&A benchmarks show that MA-RAG consistently surpasses competitive inference-time scaling and RAG baselines, delivering **substantial +6.8 points** on average accuracy over the backbone model. Our code is available at [this url](https://github.com/NJU-RL/MA-RAG).
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、医学的質問に対する回答において高い推論能力を示すが、幻覚や時代遅れの知識を生み出す傾向は、医療分野において重大なリスクをもたらす。 Retrieval-Augmented Generation (RAG) はこれらの問題を緩和するが、既存の手法はノイズの多いトークンレベルの信号に依存しており、複雑な推論に必要なマルチラウンドの改良は欠いている。 本稿では, エージェントリファインメントループ内の外部証拠と内部推論履歴を反復的に進化させることにより, 複雑な医学的推論のためのテストタイムスケーリングを容易にするフレームワークである**MA-RAG** (**M**ulti-Round **A**gentic RAGを提案する。 各ラウンドにおいて、エージェントは、セマンティック**conflict**を候補応答から実行可能なクエリに変換して、外部のエビデンスを取得する。 MA-RAGは、多ラウンドのエージェント推論と検索のためのプロアクティブ信号としての一貫性の欠如を活用して*自己整合性*の原理を拡張し、安定した高忠実な医療**合意**に対する残留誤差を反復的に最小化する*ボスティング*のメカニズムをミラーする。 7つの医学的Q&Aベンチマークの広範囲な評価は、MA-RAGが競争時間スケーリングとRAGベースラインを一貫して上回り、**実質+6.8ポイント*をバックボーンモデルの平均精度で提供していることを示している。 私たちのコードは[ this url](https://github.com/NJU-RL/MA-RAG)で利用可能です。

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