图-策略耦合蒸馏：面向多病共存老年人的个性化用药安全

大语言模型（LLM）智能体可支持就诊间隙的用药审查，但多病共存老年人的安全用药选择依赖于用户可能遗漏的疾病、药物和老年风险信息。我们提出ATLAS，一个面向患者自适应用药安全的图-策略耦合蒸馏框架。ATLAS将指南证据结构化为用药安全图。针对性提问更新患者状态，并将相关关系蒸馏为患者特定的用药冲突图（PMCG）。风险优先的多智能体策略利用PMCG筛查禁忌证、评估注意事项与监测需求、识别更安全的替代方案并验证最终用药方案。我们还提出GeriMedBench，一个交互式基准，测试安全关键信息的获取和基于证据的决策修订。在欧洲非交互多病共存基准、亚洲交互多病共存基准和亚洲非交互跨指南基准上，ATLAS在对比系统中取得最强的完整决策表现。在欧洲非交互多病共存基准上，其严格成功率（Strict Success Rate）比最强专有LLM基线高53.73分，整体安全推理得分（OSRS）高14.63分，且在自动评估器下无不安全推荐。盲法临床医生评估中，ATLAS在全部五项标准上的平均评分更高，并在1例ATLAS案例和2例Gemini案例中标记了潜在不安全推荐。