VERGE：以证据核验和修订提取临床记录中的癌症预警症状

早发性结直肠癌在年轻人中不断增加，但该年龄组的危险信号症状没有基于证据的后续检测指南，并且结构化的遭遇数据无法捕获支持早期检测和告知随访所需的详细信息，包括症状持续时间、背景和家族史（已确定的结直肠癌危险因素）。本研究旨在开发和评估一种从自由文本临床记录中提取六种危险信号症状和家族史风险状态的自动化方法。我们开发了 VERGE，这是一种代理工作流程，其中使用检索增强生成提出初始标签和证据，然后通过有界验证-细化周期，检查文本基础和临床有效性，纠正和重新检查声明，直到解决或达到限制，并将未解决的声明升级为人工审查。 VERGE 根据单代理基线、基于规则的临床语言处理基线和替代底层语言模型对 4,033 个临床医生标记的笔记查找对进行了评估。与单代理基线相比，VERGE 减少了误报结果，将精确度从 0.764 提高到 0.849，将 MCC 从 0.681 提高到 0.730，在精确度与召回率权衡中实现平衡增益，并自主解决了大多数标记的错误，仅 1.5% 的声明需要人工审查。这些结果表明，有界的、基于验证的工作流程可以减少不必要的阳性结果，而不会牺牲检测真实结果的能力。这种方法提供了一条通往更可靠、更值得信赖的临床语言处理工具的道路，以支持年轻患者的结直肠癌风险评估。