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BioInsight: 대화형 생물의학 지식 발견을 위한 멀티 에이전트 오케스트레이션

BioInsight: Multi-Agent Orchestration for Interactive Biomedical Knowledge Discovery

June 19, 2026
저자: Jieyi Wang, Bingxuan Li, Nanyi Jiang, Desong Meng, Zirui Fan, Yuxin Guo, Jiayu Liu, Kunlun Zhu, Eddie Yang, Xiusi Chen, Pan Lu, Bingxin Zhao
cs.AI

초록

생의학 연구자들은 단백질 수준 신호를 해석하기 위해 AI 생성 분석 및 보고서를 점점 더 많이 활용하고 있지만, 정적 출력물은 사용자가 증거를 검토하고, 불확실성을 평가하며, 메커니즘을 비교하고, 가설을 정교화해야 하는 연구 의사 결정에 종종 불충분하다. 본 연구에서는 정적 생의학 보고서 생성에서 대화형 증거 중심 상호작용 인터페이스 생성으로 전환하는 다중 에이전트 시스템인 BioInsight를 제시한다. 질병명, 단백질 연관 테이블, 그리고 선택적 코호트 메타데이터가 주어지면, BioInsight는 순위화된 경로, 문헌 증거 패킷, 단백질 수준 추론 노트, 인용 기반 보고서, 대시보드 스키마, 그리고 렌더링된 대화형 인터페이스를 포함한 타입화된 중간 산출물을 통해 질병 특이적 증거를 체계화한다. 이 시스템은 증거 검색을 메커니즘 추론에서 분리하고, 결정론적 구성 요소를 통해 인용을 정규화하며, 보고서에 사용된 동일한 구조화된 증거를 대화형 인터페이스로 전환한다. 우리는 BioInsight를 표준화된 생의학 QA, 까다로운 단백질 기능 추론, 그리고 종단간 생의학 증거 종합 과제에서 평가한다. 결과는 BioInsight가 최고 성능을 달성함을 보여주며, 생의학 AI 시스템이 텍스트 전용 및 정적 보고서를 넘어 출처를 보존하는 대화형 증거 산출물로 나아가야 함을 시사한다.
English
Biomedical researchers increasingly use AI-generated analyses and reports to interpret protein-level signals, but static outputs are often insufficient for research decision-making, where users need to inspect evidence, assess uncertainty, compare mechanisms, and refine hypotheses. We present BioInsight, a multi-agent system that moves from static biomedical report generation to interactive evidence-centered interactive interface generation. Given a disease name, a protein association table, and optional cohort metadata, BioInsight organizes disease-specific evidence through typed intermediate artifacts, including ranked pathways, literature evidence packets, protein-level reasoning notes, citation-grounded reports, dashboard schemas, and rendered interactive interfaces. The system decomposes evidence retrieval from mechanistic reasoning, normalizes citations through deterministic components, and converts the same structured evidence used in the report into an interactive interface. We evaluate BioInsight on standardized biomedical QA, challenging protein-function reasoning, and end-to-end biomedical evidence synthesis. Results show that BioInsight achieves best, and suggest that biomedical AI systems should move beyond text-only and static reports toward provenance-preserving, interactive evidence artifacts.