Yeawon Lee Xiaoyang Wang Christopher C. Yang

摘要

准确解读临床病历对患者诊疗至关重要，但病历内容的复杂性使得自动化处理面临挑战。尽管大型语言模型（LLMs）展现出巨大潜力，但单一模型方法在高风险临床任务中往往缺乏足够的鲁棒性。为此，我们提出一种协作式多智能体系统（Multi-Agent System, MAS），通过模拟临床会诊团队的协作机制来弥补这一不足。该系统仅基于SOAP病历中的主观（S）和客观（O）部分，识别临床问题，从而模拟将原始数据整合为临床评估的诊断推理过程。系统中的管理智能体（Manager agent）动态调度一组专科智能体，通过分层、迭代的辩论机制达成共识。我们在一个包含420份MIMIC-III病历的精选数据集上，将该多智能体系统与单智能体基线模型进行对比评估。结果表明，动态多智能体配置在识别充血性心力衰竭、急性肾损伤和败血症方面均表现出持续提升的性能。对智能体辩论过程的定性分析显示，该结构能有效揭示并权衡相互冲突的证据，尽管在某些情况下仍可能受到群体思维的影响。通过模拟临床团队的推理过程，本系统为构建更准确、更鲁棒、更具可解释性的临床决策支持工具提供了有前景的路径。