PsyCIDRA：精神科访谈与诊断推理的双 Agent 框架

大语言模型在临床推理中显示出希望，但精神病学访谈需要引导不断发展的对话。他们进行这种交互式评估的能力仍然很少被研究。我们提出了 PsyCIDRA，这是一个双智能体框架，将自由形式的精神病学访谈与专家评审的诊断推理联系起来。其访谈员智能体使用工具来维护工作笔记、加载专家编写的技能并检索 ICD-11 参考文献来指导询问。然后，其诊断推理智能体接收完整的访谈记录，并报告假设以及支持、冲突和缺失的证据，在没有充分支持的情况下保留最终假设。使用 PsyCPG 生成的患者档案，我们首先在模拟中评估 PsyCIDRA。在 53 个评估案例的 4 个模型中，它比直接提示获得了更高的诊断一致性。在 81 个 保留测试 模拟案例中，1 级准确率分别为 60.5% 和 51.9%。在一项对 101 名人类参与者进行的双盲研究中，PsyCIDRA 与心理学家在 79.6% 的案例中同意是否提出诊断假设的观点相一致，而直接提示的这一比例为 65.4%。总之，这些发现支持了 LLM 智能体通过自由形式对话协助精神病学评估的潜力。通过共同检查诊断推理、访谈质量和安全性，本研究有助于理解精神病学访谈智能体的功能和局限性。