Traj-CoA: Sistema Multi-Agente basato su LLM per la Previsione del Rischio di Cancro ai Polmoni

Un team di ricercatori ha presentato Traj-CoA, un framework multi-agente che utilizza modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) per modellare le traiettorie dei pazienti, in particolare nella previsione del rischio di cancro ai polmoni. Questo sistema innovativo affronta le complessità delle cartelle cliniche elettroniche (EHR) lunghe e rumorose utilizzando una serie di agenti lavoratori che elaborano sequenzialmente i dati EHR, condensando gli eventi essenziali in un modulo di memoria a lungo termine collettivo chiamato EHRMem. Questo modulo minimizza il rumore mantenendo una cronologia dettagliata. Un agente manager finale integra i riassunti degli agenti lavoratori e la cronologia per generare previsioni. In una sfida di previsione del rischio di cancro ai polmoni a un anno in modalità zero-shot utilizzando dati EHR di cinque anni, Traj-CoA ha superato le prestazioni di base in quattro categorie, dimostrando un ragionamento temporale clinicamente rilevante e affermandosi come un metodo affidabile per compiti di previsione clinica.