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精准治疗旨在根据患者的个体化特征，提供个性化的治疗方案，以最大化疗效并最小化风险。然而，制定合适的治疗方案需要考虑多种因素，包括患者的特定特征、合并症、药物相互作用、禁忌症、当前临床指南、药物作用机制以及疾病的生物学基础。尽管大语言模型在处理医疗任务方面表现出色，但它们缺乏实时获取最新生物医学知识的能力，且容易产生“幻觉”，无法可靠地处理多个临床变量。此外，重新训练这些模型以纳入新的医学知识既计算成本高昂，又容易导致“灾难性遗忘”。因此，现有的大语言模型在处理复杂的治疗推理任务时存在显著局限性。

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“治疗智能体”的引入

为了解决这些问题，研究团队提出了“治疗智能体”，一个基于多步推理和实时生物医学知识检索的AI智能体。“治疗智能体”通过整合211个工具的工具集，能够分析药物相互作用、禁忌症以及患者特定的治疗策略。它能够在分子、药代动力学和临床层面上评估药物的相互作用，并根据患者的合并症和当前用药情况识别禁忌症，最终根据患者的年龄、遗传因素和疾病进展等个体化特征，提供量身定制的治疗方案。

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“治疗智能体”的核心架构

“治疗智能体”由三个主要部分组成：

1、工具集：一个包含211个生物医学工具的集合，涵盖药物机制、相互作用、临床指南和疾病注释等多个方面。这些工具整合了来自多个可信来源的数据。

2、专用大语言模型：一个经过微调的型语言模型，专门用于多步推理和工具执行。

3、检索增强工具选择模型：一个自适应的工具检索模型，能够根据查询上下文动态选择最相关的工具。

“治疗智能体”通过多步推理和工具辅助决策，确保治疗建议符合既定的临床指南和现实世界的证据，从而减少不良事件的风险并改善治疗决策。

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“治疗智能体”的性能与优势

“治疗智能体”在五个新的基准测试中表现优异，涵盖了3,168个药物推理任务和456个个性化治疗场景。在开放式药物推理任务中，“治疗智能体”的准确率达到92.1%，显著优于GPT-4o（66.3%）和DeepSeek-R1（671B）。特别是在多步推理任务中，“治疗智能体”表现出色，能够处理复杂的药物推理和治疗选择。

“治疗智能体”的另一个显著优势是其对药物名称变体和描述的泛化能力。与现有的工具增强型大语言模型相比，“治疗智能体”在品牌名、通用名和描述性药物参考之间的准确率差异极小（方差<0.01），而GPT-4o的方差高达9.96，表明其对表示变化的敏感性较高。

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“治疗智能体”的多步推理与工具使用

“治疗智能体”通过多步推理和工具调用，能够处理复杂的治疗问题。它能够生成自然语言应答，并提供透明的推理轨迹，详细说明其决策过程的每一步。“治疗智能体”能够根据任务目标选择工具，并执行结构化函数调用，以解决需要临床推理和跨源验证的治疗任务。

例如，“治疗智能体”可以通过调用检索增强工具选择模型来检索与药物剂量、不良反应、疾病靶点等相关的工具，并根据患者的特定条件动态调整治疗方案。这种多步推理和工具辅助决策的能力，使得“治疗智能体”在处理复杂的治疗问题时表现出色。

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“治疗智能体”的局限性与未来研究方向

尽管“治疗智能体”在治疗推理方面表现出色，但它仍存在一些局限性。首先，“治疗智能体”依赖于工具调用来获取外部信息，但工具集中的工具覆盖范围有限，可能无法回答某些特定类型的问题。其次，“治疗智能体”目前仅支持自然语言输入，尚未支持病理图像、电子病历数据或基于网络的检验检查结果等多模态数据。未来的研究可以探索如何扩展“治疗智能体”的多模态支持，以处理更复杂的临床分析任务。

此外，“治疗智能体”的内部知识不确定性量化仍是一个挑战。虽然当前的方法通过外部工具进行推理验证，但将内部知识与工具反馈相结合，可能会增强其在探索性任务中的灵活性。

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结论

“治疗智能体”是一个基于多步推理和工具使用的AI代理，能够生成透明的推理轨迹，并通过整合来自多个可信来源的验证信息，提供循证的治疗建议。通过结合多源医学证据和持续更新的医学知识，“治疗智能体”为精准治疗提供了一个新的框架，推动了个性化治疗选择的发展，并支持符合法规的临床决策。

未来的研究可以进一步扩展“治疗智能体”的功能，例如通过整合多模态临床数据和扩展患者历史记忆，使其能够处理更复杂的临床案例。“治疗智能体”的成功应用为人工智能在医疗领域的进一步发展奠定了坚实的基础。“治疗智能体”的开源特点也促进了该领域的合作和发展。

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