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Medchain：通过交互式序列弥合法学硕士 (LLM) 代理与临床实践之间的差距

Created by
  • Haebom

作者

刘杰、王文轩、马子展、黄国林、苏一航、张高荣、陈文婷、李浩良、沉琳琳、吕明

大纲

本文介绍了一项旨在提升基于大型语言模型 (LLM) 的智能体在临床决策 (CDM) 中性能的研究，该决策反映了医疗环境的复杂性。我们引入了 MedChain 数据集，该数据集包含 12,163 个临床病例，模拟了真实的医疗环境，并具有个性化、交互性和序列化的特点。此外，我们提出了 MedChain-Agent，它集成了反馈机制和 MCase-RAG 模块，并展现出优于现有方法的性能。

Takeaways, Limitations

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Takeaways：
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我们建立了反映实际医疗环境的CDM基准数据集（MedChain），并提出了基于LLM的代理的绩效评估标准。
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使用个性化、交互式和顺序性的数据集评估更现实的医疗保健环境中 LLM 代理的表现。
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通过利用反馈机制和 MCase-RAG 模块的 MedChain-Agent 提高基于 LLM 的代理的适应性。
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Limitations：
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缺乏对特定 MedChain 数据集的内容和结构的详细描述。
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缺乏MedChain-Agent各模块的具体操作和技术细节（反馈机制、MCase-RAG）。
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针对多样化的医疗领域和复杂的临床场景，需要进行可扩展性评估。
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