Standardization of Psychiatric Diagnoses -- Role of Fine-tuned LLM Consortium and OpenAI-gpt-oss Reasoning LLM Enabled Decision Support System
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저자
Eranga Bandara, Ross Gore, Atmaram Yarlagadda, Anita H. Clayton, Preston Samuel, Christopher K. Rhea, Sachin Shetty
개요
정신과적 진단을 표준화하기 위해 정신과 의사와 환자 간의 대화 데이터를 기반으로 미세 조정된 대규모 언어 모델(LLM) 컨소시엄과 OpenAI-gpt-oss 추론 LLM을 활용한 의사 결정 지원 시스템을 제안합니다. 이 시스템은 우울증과 같은 정신 건강 상태에 초점을 맞춘 대화형 데이터 세트를 기반으로 훈련된 개별 모델의 진단 예측을 집계하고, OpenAI-gpt-oss 추론 LLM을 통해 정제합니다. 투명성, 신뢰성 및 책임 있는 AI를 보장하기 위해 LLM 컨소시엄과 추론 LLM 간의 통신을 조정하는 LLM 에이전트 배포 방식을 제안합니다. 미세 조정된 LLM과 추론 모델을 결합하여 정신 건강 평가를 위한 강력하고 정확한 진단 시스템을 구축합니다. 미국 버지니아 주 노퍽에 있는 미 육군 의학 연구팀과 협력하여 3개의 미세 조정된 LLM과 OpenAI-gpt-oss 추론 LLM을 통합한 플랫폼 프로토타입을 개발했습니다.
