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《“风险智能体”：用于通用风险预测的自主医疗AI副驾驶》一文提出了一种创新的医疗人工智能辅助系统——“风险智能体”，该系统旨在解决复杂医疗问题中的风险预测挑战。“风险智能体”通过集成大语言模型与证据支持的医疗工具，实现了对多种疾病风险的全方位预测，覆盖超过387种风险场景，包括心血管疾病、癌症等复杂疾病。

文章首先指出，尽管现有的医疗AI系统在数据处理和预测能力上取得了显著进步，但仍然存在几个主要问题：1）临床效能不足:大语言模型在考试类任务中表现优异，但在实际临床决策中表现较差；2）资源密集型: 微调大语言模型以适应不同医疗任务需要大量数据和计算资源；3）隐私问题: 使用商业大语言模型涉及敏感患者信息的隐私问题；4）输出不可靠: 大语言模型容易产生看似合理但缺乏事实依据的“幻觉”输出，且难以提供证据来源。为了克服这些挑战，研究人员开发了“风险智能体”系统。该系统不仅能够准确理解患者的复杂健康记录，还能预测潜在的健康风险，包括疾病进展风险和疾病死亡率/生存率等，这对于预防性医疗至关重要。

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“风险智能体”系统的核心在于其三个大语言模型智能体（“决策者”、“执行者”和“评审者”）的协同工作。“决策者”负责分析医疗问题、决定调用哪些医疗工具、分析工具输出并提供答案。“执行者”则执行“决策者”的决策，解析所需参数以调用工具，并将答案转换为风险评分或选择项。“评审者”则负责审查决策过程，并提供对结果的反馈。这种分工合作的方式降低了每个组件的学习负担，提高了系统的整体效率。

为了全面评估大语言模型在多种场景下的风险预测性能，研究人员构建了一个名为“医疗风险”的风险预测基准数据集，该数据集包括154种疾病、86种症状、50个专科和24个器官系统，涵盖了12,352个医疗风险问题。通过这一基准数据集，“风险智能体”展现出了卓越的风险预测能力。与大型商业大语言模型和开源大语言模型（相比，“风险智能体”在仅使用80亿参数的情况下，实现了超过20.0%的准确率提升，同时参数数量大幅减少（至少10倍）。

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“风险智能体”的优势不仅在于其高准确率，还在于其透明性和可靠性。该系统使用证据支持的医疗工具进行预测，并能够追溯系统决策背后的信息来源（即证据），这使得结果更加可信。此外，“风险智能体”在多种罕见疾病和癌症的风险预测中也表现出色，显示了其方法的鲁棒性和潜力。

除了内部基准测试外，研究人员还进一步评估了“风险智能体”在外部证据支持的诊断基准上的泛化能力。尽管“风险智能体”是专为风险预测而设计的，但其在该基准上的表现也表明了其强大的临床决策支持能力。

文章最后强调了“风险智能体”在复杂医疗任务中的优势，并指出该系统有望为临床医生和患者提供更加准确、可靠的风险预测，从而改善临床结果，特别是对于复杂疾病和罕见疾病而言。通过整合大语言模型和证据支持的医疗工具，“风险智能体”为医疗人工智能的发展开辟了新的道路，展现了医疗智能化未来的广阔前景。

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综上所述，“风险智能体”作为一种新型的医疗人工智能辅助系统，通过创新的架构和方法，成功解决了大语言模型在医学领域应用中的多个关键问题。它不仅在多种医学风险预测任务中在准确率、透明性、可靠性和泛化能力等方面均表现出色，还在罕见疾病和癌症的预测中展现出强大的能力。未来，随着大语言模型的不断发展和优化，“风险智能体”有望在更广泛的医学领域实现更高效、更准确的临床决策支持，为医疗人工智能的发展提供新的方向。

作者已经将相关的代码、数据和模型进行了开源和公开，并提供了相关链接。

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