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치매의 단계 구분 및 표현형 분석을 위해 임상적으로 정렬된 멀티 에이전트 프레임워크인 Dementia-Agents를 제안합니다. 데이터, 전문가, 코디네이터 에이전트로 구성된 3단계 워크플로우를 통해 실제 임상 데이터에서 높은 진단 성능과 해석 가능성을 입증했습니다.
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원문 바로가기치매 진단은 불완전하고 이질적인 데이터 조건 하에서 다양한 정보 제공자와 임상의로부터 얻은 멀티모달 (multi-modal) 임상 평가를 통합해야 합니다. 그러나 대부분의 AI 기반 접근 방식은 알츠하이머병 (AD) 중심에 머물러 있으며, 문제를 잘 정돈된 연구 환경 내에서의 이진 AD 탐지 또는 3단계 AD 진행 모델링으로 프레임화합니다. 이러한 병리 중심의 패러다임은 여러 단계, 표현형 (phenotypes), 그리고 원인 (etiologies)을 아우르는 치매의 더 넓은 증후군 수준 (syndrome-level)의 특성을 간과합니다. 본 논문에서는 실제 환경에서의 치매 단계 구분 (staging) 및 표현형 분석 (phenotyping)을 위해 임상적으로 정렬된 멀티 에이전트 (multi-agent) 프레임워크인 Dementia-Agents를 제안합니다. 이 프레임워크는 세 단계의 워크플로우를 따릅니다: (1) 데이터 에이전트 (data agent)가 구조화된 임상 기록을 결측 데이터 신호를 보존하는 의미론적으로 충실한 텍스트 표현으로 변환하여 도메인에 정렬된 전문가들에게 전달합니다; (2) 미세 조정된 (fine-tuned) 5개의 전문가 에이전트 (expert agents)가 도메인 수준의 예측을 생성합니다; (3) 코디네이터 에이전트 (coordinator agent)가 확률적 집계 (probabilistic aggregation)를 수행하여 최종 단계 구분 및 표현형 분석 결정을 내립니다. 우리는 두 곳의 인지 신경학 서비스에서 수집된 1,066명의 환자로 구성된 실제 임상 코호트에서 Dementia-Agents를 개발하고 평가했습니다. 단일 구조의 멀티모달 거대 언어 모델 (MLLMs) 및 기존의 의료 멀티 에이전트 시스템과 비교했을 때, 우리의 접근 방식은 도메인 수준의 해석 가능성 (interpretability)을 유지하면서도 실제 증후군 수준의 치매 단계 구분 및 표현형 분석에 있어 진단 성능의 일관된 향상을 달성했습니다.