论文

面向复杂肺癌开放式决策的可审计条件策略框架

An auditable conditional-strategy framework for open-ended decision-making in complex lung cancer

Daoyun Wang, Zhicheng Huang, Huaiyuan Sun, Jiaqi Xu, Xiaowei Xu, Zhibo Zheng, Zhongxing Bing, Yuxiao Lin, Yicheng Liang, Chao Gao, Bowen Xue, Kai Zhang, Song Xu, Wanpu Yan, Hui Xia, Lin Li, Xiang Yan, Mu Hu, Qianli Ma, Zhiqiang Xue, Xiaofang Liu, Zhihai Han, Nan Zhang, Chuanhao Tang, Tongmei Zhang, Lan Song, Zhaohui Zhu, Xuan Zeng, Shafei Wu, Hui Guan, Lei Deng, Huaxia Yang, Zeliang Lian, Wubin Sun, Yongxin Wang, Xiaohui Shen, Binlin Wang, Tiantian Gu, Yu Cui, Li Zhang, Shirui Wang, Naixin Liang来源日期：2026.09.24

智能体系统Agent 架构与控制循环

摘要

复杂肺癌决策可能涉及多条均属合理的路径，其适用资格、先后顺序和安全性取决于尚未明确的信息。有效的支持必须显式呈现患者条件如何支配路径的适用、推迟与改道。MedGPT Clinical Explorer（MCE）把备选方案、改变决策的未知项、安全约束和回退组织成供临床医生审查的条件策略。为在医生撰写的策略中评估这一表示，多学科专家在一个目的性抽样的100案例语料内为40个案例建立了针对案例的参照，250位来自98家机构的医生在无辅助、检索参照和MCE辅助三种条件下产生了2,250份策略。以可容许路径达成度评分（APAS，0-100）衡量，MCE辅助策略比无辅助策略（调整后差异12.87；95% CI 11.18-14.55）和检索参照策略（5.22；3.52-6.93）表达了更多适用的临床要求。在检索参照与MCE辅助条件可获得相同知识库的情况下，额外内容集中于候选路径、决策关键信息和安全约束。医生对整份策略的可接受性判断与APAS相关（Spearman's rho = 0.671），同时一项补充的关系审计评估候选、条件与后续行动是否连贯衔接。这些发现共同识别出开放式决策支持的两个互补维度：临床相关内容的覆盖，以及路径、条件与后续行动之间的连贯链接。MCE提供了一个共享决策对象，能在行动之前让重大遗漏和路径偶发状况可见；前瞻性研究应评估其对临床工作流程和患者结局的影响。