arXiv · AI· Xuyang Shen, Haoran Liu, Dongjin Song, Martin Renqiang Min·· 4 小时前AI 评分22
LDTL 框架在 MIMIC-CDM 基准上实现顺序临床诊断准确率优于基线
Uncertainty-Guided Latent Diagnostic Trajectory Learning for Sequential Clinical Diagnosis
AI 导读
提出的 LDTL 框架在 MIMIC-CDM 基准上优于现有基线，诊断准确率更高且所需检测更少。 该框架基于规划 LLM 智能体与诊断 LLM 智能体，通过引入后验分布优先选择提供更多信息的诊断轨迹，消融实验证实轨迹级后验对齐是关键改进因素。 研究解决了现有 LLM 诊断系统缺乏顺序证据获取建模的局限，使诊断过程能逐步降低不确定性。
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