DongYuan：統合中西医学の脾胃障害診断のためのLLMベースのフレームワーク

要旨: 脾胃疾患の臨床的負担は相当大きい。大規模言語モデル（LLM）は医療応用の新たな可能性をもたらす一方で、統合中西医療（ICWM）の文脈では3つの主要な課題に直面している。すなわち、高品質データの不足、伝統的中国医学（TCM）の証（病態）辨別に関する推論ロジックを西洋医学（WM）の疾患診断のそれと効果的に統合できるモデルの欠如、そして標準化された評価ベンチマークの不足である。これらの相互に関連する課題に対処するため、我々はICWMの脾胃診断フレームワークであるDongYuanを提案する。具体的には、3つのICWMデータセット（SSDF-Syndrome、SSDF-Dialogue、SSDF-PD）をキュレーションし、脾胃疾患に関する高品質データのギャップを埋めた。次に、教師あり微調整（SFT）と直接嗜好最適化（DPO）という2段階の学習レジメンによって、頑健なICWM推論能力を獲得する中核診断LLMであるSSDF-Coreを開発し、さらに臨床的な問診方略を最適化するために設計された、プラグイン可能な相談ナビゲーションモデルであるSSDF-Navigatorを補完した。加えて、脾胃疾患のICWM診断に焦点を当てた包括的な評価ベンチマークであるSSDF-Benchを構築した。実験結果は、SSDF-CoreがSSDF-Benchにおいて12の主要ベースラインを大きく上回ることを示している。DongYuanは、今後の知能的ICWM診断システムの開発に向けた堅固な方法論的基盤と、実用的な技術的参照を提供する。