論文の概要: ClinicalAgents: Multi-Agent Orchestration for Clinical Decision Making with Dual-Memory
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.26182v1
- Date: Fri, 27 Mar 2026 08:52:19 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-30 21:49:48.410147
- Title: ClinicalAgents: Multi-Agent Orchestration for Clinical Decision Making with Dual-Memory
- Title（参考訳）: クリニカルエージェント:デュアルメモリによる臨床診断のためのマルチエージェントオーケストレーション
- Authors: Zhuohan Ge, Haoyang Li, Yubo Wang, Nicole Hu, Chen Jason Zhang, Qing Li,
- Abstract要約: 専門医の認知ワークフローをシミュレートする新しいマルチエージェントフレームワークであるCrysicalAgentsを紹介する。
厳密なシーケンシャルチェーンとは異なり、CricerAgentsはモンテカルロ木探索(MCTS)プロセスとしてモデル化された動的オーケストレーション機構を採用している。
これにより、Orchestratorは仮説を反復的に生成し、証拠を積極的に検証し、重要な情報が欠落した時にバックトラッキングをトリガーすることができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.805771452487612
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: While Large Language Models (LLMs) have demonstrated potential in healthcare, they often struggle with the complex, non-linear reasoning required for accurate clinical diagnosis. Existing methods typically rely on static, linear mappings from symptoms to diagnoses, failing to capture the iterative, hypothesis-driven reasoning inherent to human clinicians. To bridge this gap, we introduce ClinicalAgents, a novel multi-agent framework designed to simulate the cognitive workflow of expert clinicians. Unlike rigid sequential chains, ClinicalAgents employs a dynamic orchestration mechanism modeled as a Monte Carlo Tree Search (MCTS) process. This allows an Orchestrator to iteratively generate hypotheses, actively verify evidence, and trigger backtracking when critical information is missing. Central to this framework is a Dual-Memory architecture: a mutable Working Memory that maintains the evolving patient state for context-aware reasoning, and a static Experience Memory that retrieves clinical guidelines and historical cases via an active feedback loop. Extensive experiments demonstrate that ClinicalAgents achieves state-of-the-art performance, significantly enhancing both diagnostic accuracy and explainability compared to strong single-agent and multi-agent baselines.
- Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)は医療における可能性を示しているが、正確な臨床診断に必要な複雑で非線形な推論に苦慮することが多い。
既存の方法は通常、症状から診断まで、静的で線形なマッピングに依存しており、人間臨床医固有の反復的仮説駆動推論を捉えていない。
このギャップを埋めるために,専門医の認知ワークフローをシミュレートする新しいマルチエージェントフレームワークであるCrysicalAgentsを紹介する。
厳密なシーケンシャルチェーンとは異なり、CricerAgentsはモンテカルロ木探索(MCTS)プロセスとしてモデル化された動的オーケストレーション機構を採用している。
これにより、Orchestratorは仮説を反復的に生成し、証拠を積極的に検証し、重要な情報が欠落した時にバックトラッキングをトリガーすることができる。
このフレームワークの中心となるのはデュアルメモリアーキテクチャである。コンテキスト認識推論のために進化する患者の状態を維持する可変ワーキングメモリと、アクティブなフィードバックループを通じて臨床ガイドラインと歴史的なケースを検索する静的エクスペリエンスメモリである。
総合的な実験により, 臨床エージェントは, 診断精度と説明性の両方を, 強い単エージェント, 多エージェントベースラインと比較して有意に向上することがわかった。
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