用于电子健康临床决策支持中的知识与数据协作自主人工智能代理

《npj Digital Medicine》：An autonomous AI agent for knowledge and data cooperation in ED clinical decision support

　　

摘要

医学知识的积累与临床实践形成了一个闭环，但要实现两者之间的有效协作——即从动态数据中自动提取最新知识以指导临床实践——仍然面临挑战，尤其是在急诊科。为解决这一问题，我们开发了一种自主型人工智能代理，它将现有的医学知识图谱与动态临床数据整合成一个包含80多万个节点的混合图谱。该系统利用大型语言模型进行知识提取和语义映射，从而动态选择最相关的图谱，为急诊科的病例识别、预测和决策提供支持。在各项任务中，该代理的平均性能均优于现有最佳方案：在急诊分诊方面提升23.13%，在药物相互作用检测方面提升13.05%，在再入院预测方面提升1.58%，在用药建议方面提升5.47%，显示出在所有任务类别中的优异表现。这表明该框架能够有效结合现有的医学知识与动态临床数据，为急诊护理提供有力支持。