ClinicalAgent: Clinical Trial Multi-Agent System with Large Language Model-based Reasoning

📄 arXiv: 2404.14777v2 📥 PDF

作者: Ling Yue, Sixue Xing, Jintai Chen, Tianfan Fu

分类: cs.CL, cs.LG

发布日期: 2024-04-23 (更新: 2024-07-20)

💡 一句话要点

提出ClinicalAgent以解决临床试验多代理系统的知识获取问题

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

关键词: 临床试验 多代理系统 大型语言模型 GPT-4 推理技术 结果预测 医学数据 人工智能

📋 核心要点

  1. 现有的临床试验工具在获取和利用最新医学数据方面存在局限，导致其应用效果不佳。
  2. 论文提出的ClinicalAgent系统通过集成GPT-4和多代理架构，增强了临床试验任务的可访问性和实用性。
  3. 实验结果表明，ClinicalAgent在临床试验结果预测中表现优异，PR-AUC达到0.7908，相较于传统方法有显著提升。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）和多代理系统在自然语言任务中展现出卓越能力，但在临床试验应用中面临外部知识获取有限的挑战。为此，我们提出了Clinical Agent System（ClinicalAgent），这是一个针对临床试验任务设计的多代理系统，利用GPT-4、LEAST-TO-MOST和ReAct推理技术，提升了LLM在临床环境中的表现，并引入了新功能。该方法在临床试验结果预测中取得了0.7908的PR-AUC，相较于标准提示方法提升了0.3326。公开代码可在https://anonymous.4open.science/r/ClinicalAgent-6671获取。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决现有临床试验多代理系统在外部知识获取方面的不足，导致其在实际应用中的效果受限。

核心思路：通过引入大型语言模型（GPT-4）和多代理架构，结合LEAST-TO-MOST和ReAct推理技术，提升系统在临床试验任务中的表现和功能。

技术框架：ClinicalAgent系统由多个代理组成，这些代理通过协作处理临床试验相关任务，系统整体架构包括数据获取、信息处理和结果预测三个主要模块。

关键创新：本研究的创新点在于将大型语言模型与多代理系统相结合，显著提升了在临床环境中的推理能力和预测准确性，与传统方法相比，提供了更为灵活和高效的解决方案。

关键设计：在系统设计中，采用了特定的参数设置和损失函数，以优化模型的学习过程，网络结构上则结合了多层次的推理机制，以增强模型对复杂临床数据的处理能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

ClinicalAgent在临床试验结果预测中取得了0.7908的PR-AUC，相较于标准提示方法提升了0.3326，显示出其在临床应用中的优越性。这一成果证明了大型语言模型与多代理系统结合的有效性，具有重要的实际应用价值。

🎯 应用场景

ClinicalAgent系统具有广泛的应用潜力，特别是在临床试验设计、结果预测和患者招募等领域。其集成的多代理架构能够有效整合最新医学数据，提高临床研究的效率和准确性，未来可能对临床决策支持系统产生深远影响。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) and multi-agent systems have shown impressive capabilities in natural language tasks but face challenges in clinical trial applications, primarily due to limited access to external knowledge. Recognizing the potential of advanced clinical trial tools that aggregate and predict based on the latest medical data, we propose an integrated solution to enhance their accessibility and utility. We introduce Clinical Agent System (ClinicalAgent), a clinical multi-agent system designed for clinical trial tasks, leveraging GPT-4, multi-agent architectures, LEAST-TO-MOST, and ReAct reasoning technology. This integration not only boosts LLM performance in clinical contexts but also introduces novel functionalities. The proposed method achieves competitive predictive performance in clinical trial outcome prediction (0.7908 PR-AUC), obtaining a 0.3326 improvement over the standard prompt Method. Publicly available code can be found at https://anonymous.4open.science/r/ClinicalAgent-6671.