MEDCO: Medical Education Copilots Based on A Multi-Agent Framework

要約

大規模言語モデル (LLM) は、医学やヘルスケアを含むさまざまな研究領域に大きな影響を与えてきました。
しかし、医学教育における副操縦士としての LLM の可能性は依然として十分に解明されていません。
現在の AI 支援教育ツールは、単独学習アプローチであることと、実際の医療訓練の多分野にわたるインタラクティブな性質をシミュレートできないことによって制限されています。
これらの制限に対処するために、私たちは、現実世界の医療訓練環境をエミュレートするために特別に開発された新しいマルチエージェントベースの副操縦士システムである MEDCO (Medical EDucation COpilots) を提案します。
MEDCO には、薬剤使用患者、専門医師、放射線科医という 3 つの主要エージェントが組み込まれており、マルチモーダルでインタラクティブな学習環境を促進します。
私たちのフレームワークは、熟練した質問スキルの学習、多分野のコラボレーション、学生間のピアディスカッションに重点を置いています。
私たちの実験では、MEDCO によるトレーニングを受けた模擬仮想学生が、高度なモデルに匹敵する大幅なパフォーマンス向上を達成しただけでなく、学習サンプル数の増加と相まって、人間のような学習行動と改善を示したことが示されました。
この取り組みは、対話型で協調的な学習アプローチを実装する副操縦士を導入することにより、医学教育に貢献します。
また、AI を統合したトレーニング パラダイムの有効性についての貴重な洞察も提供します。

要約(オリジナル)

Large language models (LLMs) have had a significant impact on diverse research domains, including medicine and healthcare. However, the potential of LLMs as copilots in medical education remains underexplored. Current AI-assisted educational tools are limited by their solitary learning approach and inability to simulate the multi-disciplinary and interactive nature of actual medical training. To address these limitations, we propose MEDCO (Medical EDucation COpilots), a novel multi-agent-based copilot system specially developed to emulate real-world medical training environments. MEDCO incorporates three primary agents: an agentic patient, an expert doctor, and a radiologist, facilitating a multi-modal and interactive learning environment. Our framework emphasizes the learning of proficient question-asking skills, multi-disciplinary collaboration, and peer discussions between students. Our experiments show that simulated virtual students who underwent training with MEDCO not only achieved substantial performance enhancements comparable to those of advanced models, but also demonstrated human-like learning behaviors and improvements, coupled with an increase in the number of learning samples. This work contributes to medical education by introducing a copilot that implements an interactive and collaborative learning approach. It also provides valuable insights into the effectiveness of AI-integrated training paradigms.

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