論文の概要: Development, Evaluation, and Deployment of a Multi-Agent System for Thoracic Tumor Board

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.12161v1
• Date: Tue, 14 Apr 2026 00:35:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-15 19:11:32.172886
• Title: Development, Evaluation, and Deployment of a Multi-Agent System for Thoracic Tumor Board
• Title（参考訳）: 胸部腫瘍板用マルチエージェントシステムの開発, 評価, 展開
• Authors: Tim Ellis-Caleo, Timothy Keyes, Nerissa Ambers, Faraah Bekheet, Wen-wai Yim, Nikesh Kotecha, Nigam H. Shah, Joel Neal,
• Abstract要約: 腫瘍ボードは、実行可能な患者ケアレコメンデーションを作成するための、複数の学際的な会議である。 そこで我々は,Stanford Thoracic tumor Boardで患者のサマリーを生成するために,手動でAIベースのワークフローを開発した。 我々は,いくつかの自動AIチャート要約手法を開発し,医師のゴールド・スタンダード・サマリーやファクト・ベース・スコアリング・ルーリックに対して評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9838803937327474
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Tumor boards are multidisciplinary conferences dedicated to producing actionable patient care recommendations with live review of primary radiology and pathology data. Succinct patient case summaries are needed to drive efficient and accurate case discussions. We developed a manual AI-based workflow to generate patient summaries to display live at the Stanford Thoracic Tumor board. To improve on this manually intensive process, we developed several automated AI chart summarization methods and evaluated them against physician gold standard summaries and fact-based scoring rubrics. We report these comparative evaluations as well as our deployment of the final state automated AI chart summarization tool along with post-deployment monitoring. We also validate the use of an LLM as a judge evaluation strategy for fact-based scoring. This work is an example of integrating AI-based workflows into routine clinical practice.
• Abstract（参考訳）: 腫瘍ボード(英: tumor boards)は、患者の治療を推奨するための複数の学際的な会議であり、一次放射線学と病理学のデータをライブレビューする。 患者事例要約は、効率よく正確な事例議論を進めるために必要である。 そこで我々は,Stanford Thoracic tumor Boardで患者のサマリーを生成するために,手動でAIベースのワークフローを開発した。 この手動集約的なプロセスを改善するために,いくつかの自動AIチャート要約法を開発し,医師のゴールド・スタンダード・サマリーやファクト・ベース・スコアリング・ルーリックに対して評価を行った。 これらの比較評価と、最終状態の自動AIチャート要約ツールのデプロイと、デプロイ後の監視について報告する。 また,実感に基づく評価のための判断評価戦略としてLLMを用いたことを検証する。 この研究は、AIベースのワークフローを定期的な臨床実践に統合する例である。

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