Rx Strategist: Prescription Verification using LLM Agents System

要約

患者の安全を守るために、現代の複雑な医薬品では処方箋の厳密な検証が求められています。
私たちは、ナレッジ グラフとさまざまな検索戦略を利用して、エージェント フレームワーク内の大規模言語モデル (LLM) の能力を強化する新しいアプローチである Rx Strategist を提供します。
この多面的な技術により、多段階の LLM パイプラインと、カスタム構築された有効成分データベースからの信頼できる情報検索が可能になります。
適応症、用量、薬物相互作用の可能性など、処方箋検証のさまざまな側面がパイプラインの各段階でカバーされます。
これらの段階に推論を分散することでモノリシック LLM 技術の欠点を軽減し、メモリ需要を削減しながら正確性と信頼性を向上させます。
私たちの調査結果は、Rx Strategist が現在の多くの LLM を上回り、経験豊富な臨床薬剤師に匹敵するパフォーマンスを達成していることを示しています。
現代の複雑な医薬品の世界では、組織化された知識と洗練された検索方法を備えた LLM の組み合わせは、処方ミスを減らし、患者の転帰を向上させるための実行可能な手段となります。

要約(オリジナル)

To protect patient safety, modern pharmaceutical complexity demands strict prescription verification. We offer a new approach – Rx Strategist – that makes use of knowledge graphs and different search strategies to enhance the power of Large Language Models (LLMs) inside an agentic framework. This multifaceted technique allows for a multi-stage LLM pipeline and reliable information retrieval from a custom-built active ingredient database. Different facets of prescription verification, such as indication, dose, and possible drug interactions, are covered in each stage of the pipeline. We alleviate the drawbacks of monolithic LLM techniques by spreading reasoning over these stages, improving correctness and reliability while reducing memory demands. Our findings demonstrate that Rx Strategist surpasses many current LLMs, achieving performance comparable to that of a highly experienced clinical pharmacist. In the complicated world of modern medications, this combination of LLMs with organized knowledge and sophisticated search methods presents a viable avenue for reducing prescription errors and enhancing patient outcomes.

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