MedAgents: Large Language Models as Collaborators for Zero-shot Medical Reasoning

📄 arXiv: 2311.10537v4 📥 PDF

作者: Xiangru Tang, Anni Zou, Zhuosheng Zhang, Ziming Li, Yilun Zhao, Xingyao Zhang, Arman Cohan, Mark Gerstein

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2023-11-16 (更新: 2024-06-04)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出MedAgents框架以解决医疗领域零-shot推理问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 医疗推理 多学科协作 零-shot学习 知识挖掘 推理能力提升

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在医学领域面临特定术语和专业知识推理的挑战，限制了其应用效果。
  2. MedAgents框架通过角色扮演的多轮讨论，利用LLM代理进行协作，提升了推理能力。
  3. 在九个数据集上的实验结果显示，MedAgents在医学知识挖掘和推理能力扩展方面表现优异。

📝 摘要（中文）

尽管大型语言模型（LLMs）在多个通用领域取得了显著进展，但在医学和医疗保健领域仍面临重大障碍，如领域特定术语和专业知识推理的挑战。为了解决这些问题，我们提出了MedAgents，一个针对医疗领域的多学科协作框架。MedAgents利用基于LLM的代理在角色扮演的环境中参与多轮协作讨论，从而增强LLM的能力和推理能力。该框架不需要训练，包含五个关键步骤：收集领域专家、提出个体分析、将这些分析汇总成报告、迭代讨论直到达成共识，最终做出决策。我们的工作专注于零-shot设置，适用于现实场景。实验结果表明，MedAgents框架在挖掘和利用LLMs中的医学专业知识方面表现卓越，并扩展了其推理能力。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决大型语言模型在医疗领域的零-shot推理能力不足的问题。现有方法在处理医学特定术语和复杂推理时表现不佳，限制了其实际应用。

核心思路：论文提出的MedAgents框架通过多学科专家的协作讨论，利用LLM代理进行角色扮演，增强模型的推理能力和专业知识的应用。这样的设计旨在通过集体智慧提升模型的表现，尤其是在缺乏训练数据的情况下。

技术框架：MedAgents框架包含五个主要步骤：首先，收集领域专家的意见；其次，专家提出各自的分析；接着，将这些分析汇总成报告；然后，进行多轮讨论以达成共识；最后，基于共识做出决策。

关键创新：MedAgents的创新在于其训练-free的协作框架，允许模型在没有额外训练的情况下，通过专家的集体讨论来提升推理能力。这与传统的依赖大量标注数据的训练方法有本质区别。

关键设计：该框架的设计强调多轮讨论和共识机制，确保每个专家的观点都能得到充分表达和整合，最终形成一个综合性的决策。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在九个数据集（如MedQA、MedMCQA、PubMedQA等）上的实验结果表明，MedAgents框架在挖掘医学专业知识和推理能力方面显著优于现有基线，具体性能提升幅度达到XX%（具体数据未知）。

🎯 应用场景

MedAgents框架在医疗领域具有广泛的应用潜力，能够帮助医生和医疗专业人员在缺乏足够数据的情况下进行有效的决策。其设计理念也可扩展到其他需要专业知识协作的领域，如法律、工程等，推动跨学科的智能协作发展。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs), despite their remarkable progress across various general domains, encounter significant barriers in medicine and healthcare. This field faces unique challenges such as domain-specific terminologies and reasoning over specialized knowledge. To address these issues, we propose MedAgents, a novel multi-disciplinary collaboration framework for the medical domain. MedAgents leverages LLM-based agents in a role-playing setting that participate in a collaborative multi-round discussion, thereby enhancing LLM proficiency and reasoning capabilities. This training-free framework encompasses five critical steps: gathering domain experts, proposing individual analyses, summarising these analyses into a report, iterating over discussions until a consensus is reached, and ultimately making a decision. Our work focuses on the zero-shot setting, which is applicable in real-world scenarios. Experimental results on nine datasets (MedQA, MedMCQA, PubMedQA, and six subtasks from MMLU) establish that our proposed MedAgents framework excels at mining and harnessing the medical expertise within LLMs, as well as extending its reasoning abilities. Our code can be found at https://github.com/gersteinlab/MedAgents.