CoMMa: Neue Game-Theoretic Multi-Agenten für präzisere Onkologie-Entscheidungen

Ein neues arXiv-Preprint präsentiert CoMMa, ein dezentrales Framework aus großen Sprachmodellen, das speziell für die Unterstützung von Onkologie-Entscheidungen entwickelt wurde. Durch die Aufteilung von Beweismaterialien auf mehrere Agenten und die Koordination mittels eines spieltheoretischen Ziels ermöglicht CoMMa robuste Entscheidungen, ohne dass zentrale Datenbanken erforderlich sind.

Im Gegensatz zu den meisten Agentenarchitekturen, die auf stochastischen, narrativen Verfahren beruhen, nutzt CoMMa deterministische Einbettungsprojektionen, um eine beitragsorientierte Kreditzuweisung zu approximieren. Dadurch kann jeder Agent seine marginale Nutzenfunktion schätzen, was zu einer klaren Zuordnung von Evidenz und zu nachvollziehbaren, mathematisch fundierten Entscheidungswegen führt.

Die Leistung von CoMMa wurde an einer Vielzahl von Onkologie-Benchmarks getestet, darunter ein reales multidisziplinäres Tumorboard. Die Ergebnisse zeigen, dass CoMMa nicht nur eine höhere Genauigkeit erzielt, sondern auch stabilere Ergebnisse liefert als herkömmliche, datenzentrierte oder rollenbasierte Multi-Agenten-Modelle.