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研究提出LONGINUS多智能体诊断预测框架
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AI 综述
2026年11月，研究人员在arXiv上提出面向下次就诊诊断预测的多智能体裁决框架LONGINUS。该框架结合了电子病历检索与患者病程结构化记忆，旨在解决诊断预测中的时序转移问题。评估发现，直接复用上次就诊记录虽在综合指标上优于多数大模型，但无法有效预测新发与复发诊断；LONGINUS则利用跨视角一致性作为可靠性启发规则，在保留共有预测的同时对分歧进行裁决。实验显示，该框架在MIMIC-III和MIMIC-IV数据集上均取得了优异表现。
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最新进展11月3日 03:03
研究提出结合检索与记忆的多智能体裁决框架LONGINUS，提升下次就诊诊断预测表现。报道时间线
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11月3日
- arXiv · AI×医药交叉论文LONGINUS：面向下次就诊诊断预测的检索与记忆多智能体裁决框架
研究提出面向下次就诊诊断预测的多智能体裁决框架 LONGINUS，结合电子病历检索与患者病程结构化记忆，在 MIMIC-III 和 MIMIC-IV 上取得了针对时序转移维度的优异表现。评估发现直接复用上次就诊记录在综合指标上优于多数大模型，但无法预测新发与复发诊断；LONGINUS 利用跨视角一致性作为可靠性启发规则，在保留共有预测的同时对分歧进行裁决。
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