MedChat: A Multi-Agent Framework for Multimodal Diagnosis with Large Language Models
Created by
Haebom
저자
Philip R. Liu, Sparsh Bansal, Jimmy Dinh, Aditya Pawar, Ramani Satishkumar, Shail Desai, Neeraj Gupta, Xin Wang, Shu Hu
개요
본 논문은 녹내장 진단에 딥러닝과 대규모 언어 모델(LLM)을 통합하는 자동화 전략을 제시합니다. 기존의 단일 LLM 기반 접근 방식의 한계인 환각(hallucination), 해석의 어려움, 의학적 지식 부족을 극복하기 위해, MedChat이라는 다중 에이전트 진단 프레임워크를 제안합니다. MedChat은 특화된 비전 모델과 역할별 LLM 에이전트들을 통합하고, 감독 에이전트가 이들을 조정하여 신뢰성을 높이고 환각 위험을 줄이며, 임상 검토 및 교육용 인터페이스를 통해 상호 작용적인 진단 보고를 가능하게 합니다. GitHub에서 코드를 공개합니다.
시사점, 한계점
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시사점:
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의사 부족 문제 완화 및 임상 보고 효율 향상에 기여할 수 있는 자동화된 녹내장 진단 시스템 제시.
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다중 에이전트 접근 방식을 통해 단일 LLM의 한계(환각, 해석 어려움, 의학 지식 부족) 극복.
