本論文では、医療必要性の確立プロセスを自動化するためにマルチエージェントシステム(MAS)を活用する方法を探っている。医療必要性の確立は、患者固有の構造化および非構造化データを臨床ガイドラインと比較する体系的な審査プロセスである。この複雑なタスクを、より小さく管理しやすいサブタスクに分解することで対処した。各サブタスクは専門のAIエージェントが処理する。様々なプロンプト戦略の影響を系統的に調査し、これらのエージェントの精度を評価するためにさまざまな大規模言語モデル(LLM)をベンチマークした。さらに、これらのエージェントが説明可能性を提供し、システムの信頼性と透明性を高める方法についても検討した。
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