EHRAgent: Code Empowers Large Language Models for Few-shot Complex Tabular Reasoning on Electronic Health Records

📄 arXiv: 2401.07128v3 📥 PDF

作者: Wenqi Shi, Ran Xu, Yuchen Zhuang, Yue Yu, Jieyu Zhang, Hang Wu, Yuanda Zhu, Joyce Ho, Carl Yang, May D. Wang

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-01-13 (更新: 2024-10-04)

备注: Accepted in EMNLP 2024 main conference

💡 一句话要点

提出EHRAgent以解决电子健康记录中的复杂表格推理问题

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

关键词: 电子健康记录 大型语言模型 复杂推理 代码生成 医疗数据分析 长期记忆 工具使用规划

📋 核心要点

  1. 现有的医疗问题解决方法在处理复杂的电子健康记录时效率低下，缺乏有效的工具使用和规划能力。
  2. EHRAgent通过将EHR问答任务转化为工具使用规划，结合交互式编码和长期记忆，提升了代码生成和执行的能力。
  3. 在三个真实的多表EHR数据集上，EHRAgent的成功率比最强基线提高了29.6%，显示出其在复杂临床任务中的有效性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在规划和工具利用方面展现了卓越能力，但在医疗问题解决方面的应用仍较少。我们提出EHRAgent，一个具备代码接口的LLM代理，能够自主生成和执行代码以进行电子健康记录（EHR）中的多表推理。首先，我们将EHR问答任务转化为工具使用规划过程，有效地将复杂任务分解为一系列可管理的动作。通过整合交互式编码和执行反馈，EHRAgent能够从错误信息中学习，并通过迭代改进原始生成的代码。此外，我们通过引入长期记忆增强了LLM代理，使EHRAgent能够有效选择并基于过去经验中最相关的成功案例进行构建。实验结果表明，EHRAgent在三个真实世界的多表EHR数据集上，成功率比最强基线提高了多达29.6%。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决在电子健康记录中进行复杂表格推理的问题。现有方法在处理多表数据时，往往缺乏有效的工具使用和规划能力，导致效率低下和结果不准确。

核心思路：论文提出EHRAgent，通过将EHR问答任务转化为工具使用规划过程，结合交互式编码和长期记忆，使得模型能够自主生成和执行代码，从而更高效地处理复杂任务。

技术框架：EHRAgent的整体架构包括任务分解模块、代码生成模块、执行反馈模块和长期记忆模块。任务分解模块将复杂问题分解为可管理的步骤，代码生成模块负责生成相应的代码，执行反馈模块则根据执行结果进行迭代改进，长期记忆模块用于存储和利用过去的成功案例。

关键创新：EHRAgent的主要创新在于其交互式编码和执行反馈机制，以及长期记忆的引入。这使得模型能够在面对复杂任务时，动态调整生成的代码，显著提升了处理效率和准确性。

关键设计：在设计上，EHRAgent采用了特定的损失函数来优化代码生成的准确性，并通过设置适当的参数来平衡任务分解和代码执行的效率。网络结构上，模型结合了Transformer架构，以增强其对复杂任务的理解和处理能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在实验中，EHRAgent在三个真实的多表EHR数据集上表现出色，成功率比最强基线提高了29.6%。这一显著提升证明了其在复杂临床任务中的有效性和实用性，展示了大型语言模型在医疗领域的巨大潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括医疗数据分析、临床决策支持系统和智能健康管理。EHRAgent能够帮助医疗专业人员更高效地从电子健康记录中提取信息，支持临床决策，提升医疗服务质量。未来，随着技术的进一步发展，EHRAgent可能在更广泛的医疗场景中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have demonstrated exceptional capabilities in planning and tool utilization as autonomous agents, but few have been developed for medical problem-solving. We propose EHRAgent, an LLM agent empowered with a code interface, to autonomously generate and execute code for multi-tabular reasoning within electronic health records (EHRs). First, we formulate an EHR question-answering task into a tool-use planning process, efficiently decomposing a complicated task into a sequence of manageable actions. By integrating interactive coding and execution feedback, EHRAgent learns from error messages and improves the originally generated code through iterations. Furthermore, we enhance the LLM agent by incorporating long-term memory, which allows EHRAgent to effectively select and build upon the most relevant successful cases from past experiences. Experiments on three real-world multi-tabular EHR datasets show that EHRAgent outperforms the strongest baseline by up to 29.6% in success rate. EHRAgent leverages the emerging few-shot learning capabilities of LLMs, enabling autonomous code generation and execution to tackle complex clinical tasks with minimal demonstrations.