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临床试验队列构建智能体CohortFlow发布
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AI 综述
2026年10月27日，研究者在arXiv发表论文，提出面向临床试验队列构建的局部语义修正可控智能体CohortFlow。该智能体通过将自然语言修正转化为局部结构化更新，并结合持久化执行图，有效避免了对未变更标准的重复计算。测试结果显示，在涵盖100个临床试验入排标准场景的126轮修正测试中，CohortFlow在保持与基线相当准确率（F1为77.0%对比76.4%）的同时，将修正延迟最高降低了64.8%，并减少了38.1%的模型调用。
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最新进展10月27日 02:16
研究者发布智能体CohortFlow，可显著降低临床队列筛选的修正延迟与模型调用。报道时间线
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10月27日
- arXiv · AI×医药交叉论文CohortFlow：面向临床试验队列构建的局部语义修正可控智能体
研究者提出临床队列构建智能体 CohortFlow，通过将自然语言修正转化为局部结构化更新并结合持久化执行图，避免对未变更标准的重复计算。在 100 个临床试验入排标准场景的 126 轮修正测试中，该方法在保持相当准确率（F1 77.0% 对比 76.4%）的同时，将修正延迟最高降低 64.8%，并减少 38.1% 的模型调用。