論文の概要: GSEM: Graph-based Self-Evolving Memory for Experience Augmented Clinical Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.22096v1
• Date: Mon, 23 Mar 2026 15:24:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-24 19:11:39.750433
• Title: GSEM: Graph-based Self-Evolving Memory for Experience Augmented Clinical Reasoning
• Title（参考訳）: GSEM: グラフベースの自己進化記憶を用いた臨床推論
• Abstract要約: 臨床経験を二重層記憶グラフにまとめる臨床記憶フレームワークであるGSEM(Graph-based Self-Evolving Memory)を提案する。 2つのLLMバックボーンを持つMedR-BenchとMedAgentsBench全体で、GSEMは全てのベースラインの中で最も高い平均精度を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.548791166038605
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Clinical decision-making agents can benefit from reusing prior decision experience. However, many memory-augmented methods store experiences as independent records without explicit relational structure, which may introduce noisy retrieval, unreliable reuse, and in some cases even hurt performance compared to direct LLM inference. We propose GSEM (Graph-based Self-Evolving Memory), a clinical memory framework that organizes clinical experiences into a dual-layer memory graph, capturing both the decision structure within each experience and the relational dependencies across experiences, and supporting applicability-aware retrieval and online feedback-driven calibration of node quality and edge weights. Across MedR-Bench and MedAgentsBench with two LLM backbones, GSEM achieves the highest average accuracy among all baselines, reaching 70.90\% and 69.24\% with DeepSeek-V3.2 and Qwen3.5-35B, respectively. Code is available at https://github.com/xhan1022/gsem.
• Abstract（参考訳）: 臨床意思決定エージェントは、事前の意思決定経験の再利用の恩恵を受けることができる。 しかし、多くのメモリ拡張手法は、明示的なリレーショナル構造を持たずに、経験を独立したレコードとして保存し、ノイズ検索や信頼性の低い再利用を導入し、場合によっては直接のLLM推定よりもパフォーマンスを損なうこともある。 臨床経験を二重層メモリグラフに整理し、各経験における決定構造と経験間の関係性の両方をキャプチャし、ノード品質とエッジ重量のオンラインフィードバック駆動キャリブレーションをサポートする臨床記憶フレームワークであるGSEM(Graph-based Self-Evolving Memory)を提案する。 MedR-BenchとMedAgentsBenchに2つのLLMバックボーンがあり、GSEMはDeepSeek-V3.2とQwen3.5-35Bでそれぞれ70.90\%と69.24\%に達した。 コードはhttps://github.com/xhan1022/gsem.comから入手できる。

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