論文の概要: Active Evidence-Seeking and Diagnostic Reasoning in Large Language Models for Clinical Decision Support

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.22047v1
• Date: Thu, 21 May 2026 06:34:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-22 16:35:42.118578
• Title: Active Evidence-Seeking and Diagnostic Reasoning in Large Language Models for Clinical Decision Support
• Title（参考訳）: 臨床診断支援のための大規模言語モデルにおけるアクティブエビデンス検索と診断推論
• Authors: Chen Zhan, Xihe Qiu, Xiaoyu Tan, Xibing Zhuang, Gengchen Ma, Yue Zhang, Shuo Li, Peifeng Liu, Xiaoxiao Ge, Liang Liu, Lu Gan,
• Abstract要約: 我々はOSCEにインスパイアされた標準化された患者シミュレータと能動的診断のための制御された再現可能なベンチマークを導入する。 本プロトコルでは,468症例と15モデルに対して,診断精度を12.75%低下させ,サポートエビデンス品質を24.36%低下させるマルチターンエビデンスを観察した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.0177310948999
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models perform well on static medical examinations, yet clinical diagnosis often requires iterative evidence gathering under uncertainty. Building on prior interactive evaluation efforts, we introduce an OSCE-inspired standardized patient simulator and a controlled, reproducible benchmark for active diagnostic inquiry. Across 468 cases and 15 models in our protocol, we observe that multi-turn evidence seeking reduces diagnostic accuracy by 12.75% and lowers supporting-evidence quality by 24.36% relative to full-context evaluation; error analyses associate these drops with premature diagnostic closure and inefficient questioning. Together, these results suggest that static full-context benchmarks may overestimate performance in interactive evidence-seeking settings, motivating complementary interactive assessment for safer clinical decision support.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデルは静的な診察でよく機能するが、臨床診断には不確実性の下で収集される反復的な証拠が必要であることが多い。 そこで我々は,OSCEにインスパイアされた標準化された患者シミュレータと,能動的診断のための制御された再現可能なベンチマークを導入する。 提案プロトコルでは,468例と15例のモデルを用いて,診断精度を12.75%削減し,サポートエビデンス品質を24.36%低下させるマルチターン証拠が得られた。 これらの結果から,インタラクティブなエビデンス検索環境において,静的フルコンテクストベンチマークを過大評価し,より安全な臨床診断支援のための相補的インタラクティブアセスメントを動機とする可能性が示唆された。

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