하나의 패널로는 부족하다: 임상 예측을 위한 사례 적응형 멀티 에이전트 시스템 CAMP
AI 모델이 임상 예측을 위해 사용될 때, 단순한 경우는 일관된 출력을 내지만 복잡한 경우는 작은 프롬프트 변경에도 예측이 분산되게 됩니다. 기존의 단일 에이전트 전략은 하나의 역할 조건 분포에서 샘플링을 하며, 다중 에이전트 프레임워크는 고정된 역할을 사용하고 평준화된 과반수 투표를 사용하여 의사결정 신호를 무시합니다. 우리는 CAMP (Case-Adaptive Multi-agent Panel) 제안, 각 케이스의 진단 불확실성에 맞춰진 전문가 패널을 동적으로 조합하는 에이전트를 제안합니다. 각 전문가는 KEEP/REFUSE/NEUTRAL 세 가지 투표를 통해 후보를 평가할 수 있습니다.
One Panel Does Not Fit All: Case-Adaptive Multi-Agent Deliberation for Clinical Prediction
임상 예측을 위해 대규모 언어 모델을 적용할 때, 단순한 경우는 일관된 출력을 내지만 복잡한 경우는 작은 프롬프트 변경에도 예측이 분산되게 됩니다. 기존의 단일 에이전트 전략은 하나의 역할 조건 분포에서 샘플링을 하며, 다중 에이전트 프레임워크는 고정된 역할을 사용하고 평준화된 과반수 투표를 사용하여 의사결정 신호를 무시합니다.
CAMP (Case-Adaptive Multi-agent Panel)
CAMP는 각 케이스의 진단 불확실성에 맞춰진 전문가 패널을 동적으로 조합하는 에이전트를 제안합니다. 각 전문가는 KEEP/REFUSE/NEUTRAL 세 가지 투표를 통해 후보를 평가할 수 있습니다. 이 투표는 에이전트가 자신의 expertise 외부에서 의사결정을 피할 수 있도록 principled abstention을 허용합니다.
Hybrid Router
Hybrid Router는 각 진단을 강력한 합의, 에이전트의 판단으로의 fallback, 또는 증거 기반仲裁으로의 fallback으로 지시합니다.仲裁은 투표의 질보다 투표의 수를 고려합니다.
실험 결과
CAMP는 MIMIC-IV에서 임상 예측 및 짧은 병원 경과 생성에 대한 강력한 baseline보다 항상 우수한 성능을 보입니다. 또한 CAMP는 대부분의 경쟁하는 다중 에이전트 방법보다 훨씬 적은 토큰을 소비합니다.
- 투표 기록과仲裁 추적은 의사결정 감사에 대한 투명성을 제공합니다.
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