記事では、医療に関する質問応答システムが直面する課題として、幻覚、バイアス、計算負荷、プライバシーの懸念、特化した専門知識の必要性が挙げられています。これに対処するために提案されたのが「SOLVE-Med」という多エージェントアーキテクチャで、特化された小型言語モデルを組み合わせて複雑な医療クエリに対応します。システムは、専門医の動的選択を行うルーターエージェント、特定の医療分野に特化してファインチューニングされた10の専門モデル（それぞれ1Bパラメータ）を使用し、応答を統合するオーケストレーターエージェントが含まれています。イタリアの医療フォーラムデータに基づく評価結果では、SOLVE-MedはROUGE-1 0.301、BERTScore F1 0.697という優れたパフォーマンスを示し、最大14Bパラメータの単独モデルを上回る結果を出しました。