COTCAgent：通过概率思维链完成进行预防性咨询

序贯诊断需要对公共预算中的少量后续问题进行排序，这是对缺失结果的诊断分类，而不是对没有症状的人进行筛查。由于实验室系列数据的到达不规律且历史记录不完整，因此排名必须随着新事实的出现而更新，但大多数管道都受到未命名的数字趋势、无法验证的自由形式思想链以及将未经询问的发现视为不存在的负面偏见的限制。为了解决这些问题，我们提出了 COTCAgent，这是一种基于思想链完成（COTC）的稀疏咨询代理，它将三个模块耦合在一个共享的三元证据日志上。时间统计适配器 (TSA) 将时间序列转换为具有命名统计的类型化谓词，而 COTC 模块则使用可学习的知识库能量对疾病进行评分，其中未知发现添加零能量，之后有界概率完成在问题预算下选择未知发现，并将每个答案写回为存在、不存在或未知。边缘强度和缺席量表在稀疏课程下通过列表排序进行训练，以便相同的能量通过替代熵减少来选择下一个发现。 DDXPlus 和 MIMIC-IV 上的实验表明，这些模块在匹配的问题预算下提高了排名，信息增益完成高于不提问或随机提问，高于协议匹配的提问者和本地 LLM，从而为未来的校准评分和前瞻性预防性咨询奠定了基础。