A Demonstration of Adaptive Collaboration of Large Language Models for Medical Decision-Making

📄 arXiv: 2411.00248v2 📥 PDF

作者: Yubin Kim, Chanwoo Park, Hyewon Jeong, Cristina Grau-Vilchez, Yik Siu Chan, Xuhai Xu, Daniel McDuff, Hyeonhoon Lee, Cynthia Breazeal, Hae Won Park

分类: cs.CL

发布日期: 2024-10-31 (更新: 2024-11-19)

备注: Under Review for ML4H 2024

💡 一句话要点

MDAgents：一种基于LLM的自适应协作框架，用于提升医疗决策的准确性和效率

🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 医学决策 多智能体系统 自适应协作 临床应用

📋 核心要点

  1. 医学决策面临复杂多模态数据处理和协作挑战，现有单智能体LLM难以胜任。
  2. MDAgents框架通过动态分配LLM协作结构，模拟临床协作，提升决策适应性。
  3. 实验表明，该框架提高了诊断准确性，并在计算成本上优于静态多智能体方法。

📝 摘要（中文）

医学决策（MDM）是一个多方面的过程，需要临床医生评估复杂的、多模态的患者数据，并且通常需要协作。大型语言模型（LLM）有望通过综合大量的医学知识和多模态健康数据来简化这一过程。然而，单智能体通常不适合需要适应性、协作性解决问题的细致医学环境。我们的MDAgents通过基于任务复杂性动态地为LLM分配协作结构来解决这一需求，模仿现实世界的临床协作和决策。该框架提高了诊断准确性，并支持在复杂的、现实世界的医疗场景中的自适应响应，使其成为各种医疗保健环境中临床医生的宝贵工具，同时在计算成本方面比静态多智能体决策方法更有效。

🔬 方法详解

问题定义：医学决策是一个复杂的过程，涉及对患者的多模态数据进行评估，并且通常需要多个临床医生之间的协作。现有的单智能体大型语言模型（LLM）在处理这种复杂性时存在局限性，无法很好地模拟现实世界中临床医生之间的协作过程，导致诊断准确性不足，并且缺乏适应复杂场景的能力。

核心思路：论文的核心思路是构建一个名为MDAgents的框架，该框架能够根据医学决策任务的复杂程度，动态地为LLM分配不同的协作结构。通过模拟现实世界中临床医生之间的协作方式，提高LLM在医学决策中的适应性和准确性。这种动态协作的方式旨在克服单智能体LLM的局限性，并提高计算效率。

技术框架：MDAgents框架的核心是一个动态协作结构分配器。该分配器根据输入数据的复杂性（例如，患者病史的长度、模态的数量等）来决定LLM应该如何协作。可能的协作结构包括：

框架还包括一个知识库，用于存储医学知识和患者数据。LLM可以访问该知识库以获取所需的信息。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个动态的LLM协作框架，该框架能够根据任务的复杂性自适应地调整协作结构。与传统的静态多智能体方法相比，MDAgents能够更好地模拟现实世界中的临床协作，并且在计算成本上更有效率。此外，该框架还能够支持多种不同的协作模式，从而提高了其灵活性和适应性。

关键设计：框架的关键设计包括：

具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中没有详细描述，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，MDAgents框架在诊断准确性方面优于单智能体LLM和静态多智能体方法。具体的性能数据和提升幅度在摘要中没有给出，属于未知信息。论文强调MDAgents在计算成本方面比静态多智能体决策方法更有效。

🎯 应用场景

MDAgents框架具有广泛的应用前景，可以应用于各种医疗保健场景，例如：辅助诊断、治疗方案制定、患者风险评估等。该框架可以帮助临床医生更准确、更高效地进行医学决策，从而改善患者的治疗效果。此外，该框架还可以用于医学教育和培训，帮助医学生学习如何进行临床决策。

📄 摘要（原文）

Medical Decision-Making (MDM) is a multi-faceted process that requires clinicians to assess complex multi-modal patient data patient, often collaboratively. Large Language Models (LLMs) promise to streamline this process by synthesizing vast medical knowledge and multi-modal health data. However, single-agent are often ill-suited for nuanced medical contexts requiring adaptable, collaborative problem-solving. Our MDAgents addresses this need by dynamically assigning collaboration structures to LLMs based on task complexity, mimicking real-world clinical collaboration and decision-making. This framework improves diagnostic accuracy and supports adaptive responses in complex, real-world medical scenarios, making it a valuable tool for clinicians in various healthcare settings, and at the same time, being more efficient in terms of computing cost than static multi-agent decision making methods.