Die Integration von Large Language Models (LLMs) in das Gesundheitswesen markiert einen bedeutenden Fortschritt. Die bisherige Anwendung war hauptsächlich auf diskursive und Frage-Antwort-Aufgaben beschränkt. Das Paper „MVME AI Hospital“ stellt jedoch ein Framework vor, das eine Echtzeit-Interaktionsdiagnoseumgebung schafft. Es simuliert eine reale klinische Diagnose mit Patienten-, Prüfer- und Medizinischen Direktor-Agenten, um die diagnostische Fähigkeit von LLMs zu evaluieren und zu verbessern. Das musst Du wissen MVME AI Hospital AI Hospital Framework: Entwickelt für interaktive klinische Diagnose. Multi-View Medical Evaluation (MVME): Bewertet LLMs anhand von Symptomerkennung, Untersuchungskompetenz und Diagnosegenauigkeit. Rollen: Intern doctors, Patienten, Prüfer und ein medizinischer Direktor. Kollaborationsmechanismus: Fördert die Diskussion und Streitbeilegung unter ärztlicher Aufsicht zur Verbesserung der Diagnosen. Ergebnisse: Validierung der Zuverlässigkeit und Effektivität der LLMs in der klinischen Diagnostik. Beschreibung MVME AI Hospital Die AI Hospital-Plattform verwendet ein multi-agentenbasiertes System, um realistische Interaktionen zwischen Intern doctors (LLMs), Patienten und Prüfern zu simulieren. Die intern doctors befragen die Patienten, leiten Untersuchungen ein und stellen Diagnosen. Prüfer führen die medizinischen Tests durch, und der medizinische Direktor bewertet die Leistungen der intern doctors. Das MVME-Benchmark bewertet die Fähigkeiten der LLMs in der Symptomidentifikation, der Durchführung medizinischer Untersuchungen und der Erstellung professioneller Diagnosen. Ein kollaborativer Mechanismus ermöglicht Diskussionen und Streitbeilegungen zwischen den intern doctors, wodurch die Diagnosen präziser werden. Trotz der Fortschritte zeigen die Experimente, dass aktuelle LLMs in mehrstufigen Interaktionen im Vergleich zu einstufigen Ansätzen noch erhebliche Leistungslücken aufweisen. Diese Ergebnisse unterstreichen die Notwendigkeit weiterer Forschung zur Verbesserung der klinischen Diagnosefähigkeiten der LLMs. Die Experimente zeigen, dass AI Hospital die diagnostischen Fähigkeiten von LLMs effektiv bewertet und verbessert. Die Integration von Streitbeilegungsstrategien und die kollaborative Arbeit zwischen den LLMs führen zu genaueren Diagnosen, was das Potenzial der LLMs in der klinischen Praxis unterstreicht. #AIHealthcare #LLMs #ClinicalDiagnosis #AIHospital #MedicalInnovation ArXiv, Studien-Paper-PDF
MVME AI Hospital und Diagnose 2.0 – Wie KI-Ärzte Leben retten
