Enhancing Diagnostic Accuracy through Multi-Agent Conversations

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已于 2024-03-06 17:38:51 修改

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分类专栏： LLM Agent 文章标签：语言模型人工智能自然语言处理

于 2024-02-29 11:32:47 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/c_cpp_csharp/article/details/136366325

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研究表明，大型语言模型（LLM）通过多智能体对话可以有效减轻临床决策中的认知偏差，提高诊断准确性。在80个模拟案例中，初始诊断准确率从0%提升至71.3%，最后两个鉴别诊断的准确率提升到80.0%。LLM驱动的系统展示了解决误导性信息和提高诊断能力的潜力。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

本文是LLM系列文章，针对《Enhancing Diagnostic Accuracy through Multi-Agent Conversations:
Using Large Language Models to Mitigate Cognitive Bias》的翻译。

概要

背景
临床决策中的认知偏差会显著导致诊断错误和患者预后不佳。解决这些偏见在医学领域是一项艰巨的挑战。本研究探讨了大型语言模型（LLM）在利用多智能体框架减轻这些偏见方面的作用。我们通过多智能体对话模拟临床决策过程，并评估其在提高诊断准确性方面的功效。
方法
从文献中找出16例已发表和未发表的认知偏差导致误诊的病例报告。在多智能体系统中，我们利用GPT-4 Turbo促进四个模拟智能体之间的交互，以复制临床团队动态。每个代理人都有不同的角色：1）在考虑讨论后做出初步和最终诊断，2）魔鬼代言人和纠正确认和锚定偏见，3）讨论的导师和促进者，以减少过早闭合偏见，4）记录和总结研究结果。总共对80个模拟进行了初步诊断、顶部鉴别诊断和最后两个鉴别诊断的准确性评估。
结果
在总共80份评估初始诊断和最终诊断的回复中，初始诊断的准确率为0%（0/80），但经过多主体讨论，最高鉴别诊断的准确度增加到71.3%（57/80）࿰

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