이 논문은 MEDIQA-CORR 2024 경진대회를 위해 개발된 IryoNLP의 접근법을 소개한다. IryoNLP는 MedReAct, MedReFlex, MedEval, MedFinalParser 등 4가지 유형의 의료 에이전트로 구성된 다중 에이전트 프레임워크 MedReAct'N'MedReFlex를 제안한다.
MedReAct 에이전트는 관찰-사고-행동 순서로 작동하며, 임상 노트에서 잠재적인 오류를 찾기 위한 검색 경로를 생성한다. MedEval 에이전트는 5명의 평가자를 통해 제안된 교정 내용을 평가한다. 만족스러운 결과를 얻지 못하면 MedReFlex 에이전트가 개입하여 대안 전략을 제안한다. 마지막으로 MedFinalParser 에이전트가 최종 출력을 JSON 형식으로 정리한다.
IryoNLP는 ClinicalCorp 코퍼스를 활용하는 검색 증강 생성(RAG) 프레임워크를 기반으로 한다. ClinicalCorp는 MedWiki, StatPearls, Textbooks 등 다양한 의료 관련 데이터셋으로 구성된다. 실험 결과, 최적화된 설정에서 IryoNLP는 MEDIQA-CORR 2024 경진대회에서 9위를 차지했다.
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arxiv.org
תובנות מפתח מזוקקות מ:
by Jean-Philipp... ב- arxiv.org 04-25-2024
https://arxiv.org/pdf/2404.15488.pdfשאלות מעמיקות