論文の概要: Do Mixed-Vendor Multi-Agent LLMs Improve Clinical Diagnosis?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.04421v1
• Date: Sat, 14 Feb 2026 18:42:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-09 01:20:08.198786
• Title: Do Mixed-Vendor Multi-Agent LLMs Improve Clinical Diagnosis?
• Title（参考訳）: 混合ベンダー・マルチエージェントLLMは臨床診断を改善するか?
• Authors: Grace Chang Yuan, Xiaoman Zhang, Sung Eun Kim, Pranav Rajpurkar,
• Abstract要約: 多エージェント大言語モデル (LLM) は, 臨床診断に有望なアプローチとして出現している。 単一LLM, 単一ベンダ, 混合ベンダ多エージェント会話(MAC) フレームワークを比較し, ベンダーの多様性の影響について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.913124180936944
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multi-agent large language model (LLM) systems have emerged as a promising approach for clinical diagnosis, leveraging collaboration among agents to refine medical reasoning. However, most existing frameworks rely on single-vendor teams (e.g., multiple agents from the same model family), which risk correlated failure modes that reinforce shared biases rather than correcting them. We investigate the impact of vendor diversity by comparing Single-LLM, Single-Vendor, and Mixed-Vendor Multi-Agent Conversation (MAC) frameworks. Using three doctor agents instantiated with o4-mini, Gemini-2.5-Pro, and Claude-4.5-Sonnet, we evaluate performance on RareBench and DiagnosisArena. Mixed-vendor configurations consistently outperform single-vendor counterparts, achieving state-of-the-art recall and accuracy. Overlap analysis reveals the underlying mechanism: mixed-vendor teams pool complementary inductive biases, surfacing correct diagnoses that individual models or homogeneous teams collectively miss. These results highlight vendor diversity as a key design principle for robust clinical diagnostic systems.
• Abstract（参考訳）: 多エージェント大言語モデル (LLM) は臨床診断に有望なアプローチとして出現し, エージェント間の協調を利用して医学的推論を洗練している。 しかしながら、既存のフレームワークのほとんどは、単一ベンダチーム(例えば、同じモデルファミリーの複数のエージェント)に依存しています。 単一LLM, 単一ベンダ, 混合ベンダ多エージェント会話(MAC) フレームワークを比較し, ベンダーの多様性の影響について検討する。 O4-mini, Gemini-2.5-Pro, Claude-4.5-Sonnet をインスタンス化した3つの医師エージェントを用いて, RareBench および DiagnosisArena の評価を行った。 混合ベンダー構成は単ベンダー構成よりも一貫して優れており、最先端のリコールと正確性を実現している。 混合ベンダチームは相補的帰納的バイアスをプールし、個々のモデルや同種チームが総合的に見逃す正しい診断を提示する。 これらの結果は、ロバストな臨床診断システムの鍵となる設計原則としてベンダーの多様性を強調している。

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