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论文

超越个人：通过协作代理虚拟化临床摄入的多学科推理

Beyond the Individual: Virtualizing Multi-Disciplinary Reasoning for Clinical Intake via Collaborative Agents

Huangwei Chen; Wu Li; Junhao Jia; Yining Chen; Xiaotao Pang; YaLong Chen; Gonghui Li; Haishuai Wang; Jiajun Bu; Lei Wu
智能体系统Agent 协作

摘要

最初的门诊咨询对于临床决策至关重要，但通常是由一名医生在时间压力下进行的，因此很容易出现认知偏差和证据捕获不完整。尽管多学科团队 (MDT) 降低了这些风险，但它们成本高昂且难以扩展到实时接收。我们提出了 Aegle，一个同步虚拟 MDT 框架，通过基于图的多代理架构将 MDT 级推理引入门诊咨询。 Aegle 使用结构化 SOAP 表示形式形式化咨询状态，将证据收集与诊断推理分开，以提高可追溯性和偏差控制。编排器动态地激活专业代理，这些代理执行解耦的并行推理，然后由聚合器集成到连贯的临床记录中。在 ClinicalBench 和跨 24 个部门和 53 个指标的真实 RAPID-IPN 数据集上进行的实验表明，Aegle 在文档质量和咨询能力方面始终优于最先进的专有和开源模型，同时还提高了最终诊断的准确性。我们的代码可在 https://github.com/HovChen/Aegle 获取。