论文信息
标题 (Title): Multi-agent self-triage system with medical flowcharts 作者 (Authors): Yujia Liu, Sophia Yu, Hongyue Jin, Jessica Wen, Alexander Qian, Terrence Lee, Mattheus Ramsis, Gi Won Choi, Lianhui Qin, Xin Liu, Edward J. Wang 机构 (Affiliations): 加州大学圣地亚哥分校 (UCSD), 加州大学旧金山分校 (UCSF), Kaiser Permanente, Google Research, 华盛顿大学等。 发表年份 (Year): 2025
结构化摘要 (Structured Abstract)
背景/目标 (Background/Objective): 在线医疗资源和LLM正成为医疗决策的首要接触点，但现有的LLM存在幻觉、缺乏透明度和准确性低等问题。急诊室面临大量非紧急就诊的压力。本研究旨在开发一个TriageMD系统，利用临床验证的流程图作为约束，实现透明、准确且可审计的患者自我分诊。 方法 (Methods): 研究构建了一个包含100个来自美国医学会 (AMA) 的临床验证流程图的数据库，并将其转换为图结构。系统采用多智能体架构（检索智能体、决策智能体、对话智能体）。评估采用了大规模合成数据（由GPT-4o, Claude 3, Gemini, DeepSeek生成），涵盖不同对话风格（简短、描述性、模糊等），以测试检索准确率和流程导航准确率。 结果 (Results): 系统在流程图检索任务中实现了 95.29% 的Top-3准确率 (N=2,000)；在流程图导航任务中，针对不同对话风格和条件，实现了 99.10% 的平均准确率 (N=37,200)。 结论 (Conclusion): 通过结合LLM的自然语言处理能力与标准化临床协议的严谨性，该方法证明了透明、可泛化的AI辅助分诊的可行性，有望改善医疗资源利用率。
1. 引言 (Introduction)
1.1. 研究背景与核心问题 (Research Background & Problem Statement)
背景：公众日益依赖互联网和LLM（如ChatGPT）进行健康咨询。然而，急诊室 (ED) 充斥着约40%的非紧急病例，导致资源浪费和医生倦怠。 核心问题： 传统的症状检查器 (Symptom Checkers) 准确率低且缺乏针对性。 通用LLM聊天机器人存在“幻觉”问题 (Hallucination)，且作为“黑盒”缺乏透明度和可审计性，难以在医疗场景中建立信任。 关键挑战：如何在保留LLM自然语言交互灵活性的同时，确保医疗建议的安全性、准确性和可验证性？
1.2. 文献综述与研究缺口 (Literature Review & Research Gap)
现有研究：Symptom checkers 缺乏灵活性；通用 LLM 给出的建议往往过于模糊或存在误导性；微调 LLM 虽然有帮助，但难以为医疗专业人员提供即时的控制和审计能力。 研究缺口 (Gap)：缺乏一种共享的、结构化的表示层 (Shared, Structured Representation)，能够连接人类专家（医疗协议）和 LLM（推理与生成），从而限制 LLM 的不可预测性。
1.3. 研究目标与核心假设 (Objectives & Hypotheses)
目标：提出并验证一个多智能体系统 TriageMD，该系统利用 AMA 临床流程图作为决策骨架，指导 LLM 进行分诊。 核心假设： H1: 检索模块能够准确地从数据库中识别最合适的流程图。 H2: 导航模块能够可靠地解释患者反应，并正确遵循检索到的流程图路径。
2. 研究设计与方法 (Methodology)
2.1. 研究范式与方法论 (Research Paradigm & Methodology)
范式：设计科学 (Design Science) 与定量评估。 核心方法：神经符号 AI (Neuro-symbolic AI) / 检索增强生成 (RAG) 的变体。 解决方案关键：将非结构化的医疗文本（AMA 指南）转换为有向图 (Directional Graphs) 结构。系统不让 LLM 直接生成医疗建议，而是让 LLM 充当“翻译官”和“导航员”，在固定的流程图节点间移动。 优势：相比纯端到端 LLM，该方法具有完全的可解释性 (Explainability) 和可审计性 (Auditability)。
2.2. 系统架构 (System Architecture)
检索智能体 (Retrieval Agent)：结合向量相似度搜索 (Cosine Similarity with FAISS) 和 LLM 语义分析，根据患者主诉检索最匹配的流程图。 决策智能体 (Decision Agent)：在流程图的每个节点，分析患者回复。它将回复分类为四个轴向：是否相关 (On-topic)、是否回答 (Answered)、是/否 (Yes/No)、是否确定 (Certainty)。 对话智能体 (Chat Agent)：根据决策智能体的输出，生成富有同理心的自然语言回复，向患者提问或提供建议。
2.3. 数据来源与样本 (Data Source & Sample)
知识库：100 个来自《美国医学会家庭医疗指南 (第4版)》的自我分诊流程图。 评估数据：由于涉及交互式对话，无法直接使用静态数据集。作者使用 4 个不同的 LLM (GPT-4o, Claude 3 Haiku, Gemini 2.0 Flash-Lite, DeepSeek-Chat) 生成了大规模合成数据： 检索任务：8,000 个合成的“开场白” (Opening Statements)。 导航任务：148,800 个合成的“患者回复” (Patient Responses)，覆盖 5 种对话模式（简短、描述性、模糊、不确定、离题）。
2.4. 操作化与测量 (Operationalization & Measurement)
检索准确率：Top-1, Top-3, Top-5 检索到的流程图是否包含标准答案。 导航准确率：决策智能体能否正确解析患者意图（如将“我觉得有点恶心”解析为“是”或“不确定”），并采取正确的下一步行动（继续、追问或澄清）。
3. 结果与发现 (Results & Findings)
3.1. 主要发现概述 (Overview of Key Findings)
检索性能：单纯依靠 LLM 或单纯依靠向量搜索均不如混合检索智能体 (Retrieval Agent)。系统能以极高精度锁定相关流程图。 导航鲁棒性：系统在处理各种类型的患者回答时表现出极高的稳定性 (>99%)。特别是在处理“模糊 (Weak)”和“不确定 (Uncertain)”回答时，系统能够识别不确定性并停止推进流程，这对于医疗安全至关重要。
3.2. 关键数据与图表解读
Figure 3 (检索结果)： 混合检索智能体的 Top-1 准确率为 84.66%。 Top-3 准确率达到 95.29%。这表明在实际应用中，向用户展示前 3 个选项供确认是最佳策略。
Figure 4 (导航结果)： 总体准确率 99.10%。 Pattern 4 (不确定回答) 的处理：系统能以 99.53% 的准确率识别出患者的不确定（如“我不太确定”），并归类为“不确定且未回答”，从而触发追问逻辑，而非错误地跳转到“是”或“否”的分支。这是防止误诊的关键机制。
4. 讨论 (Discussion)
4.1. 结果的深度解读 (In-depth Interpretation)
解决了“黑盒”问题：通过强制 LLM 遵循预定义的图结构，系统的决策路径是完全透明的。临床医生可以确切知道系统为什么给出某个建议（因为它遵循了流程图的路径 A -> B -> C）。 处理不确定性的能力：医疗对话中患者常无法给出确切的 Yes/No。系统能够识别模糊性并进行澄清，模拟了真实医护人员的问诊技巧。
4.2. 理论与实践贡献 (Contributions)
理论贡献：展示了结构化临床知识 (Structured Clinical Knowledge) 如何作为 LLM 的“护栏” (Guardrails)。提出了一种基于多智能体的协作框架来模拟复杂的临床分诊过程。 实践启示： 可定制性：医院或医疗机构可以通过编辑后台的流程图（JSON/Graph）来更新分诊逻辑，而无需重新训练模型。 人机协作：建议在部署时向患者展示 Top-3 匹配结果，既利用 AI 的检索能力，又保留人类的最终选择权。
4.3. 局限性与未来研究 (Limitations & Future Research)
局限性： 合成数据评估：虽然规模大，但缺乏真实患者的临床验证，可能无法完全捕捉真实世界中的语言细微差别或非语言线索。 流程图的局限性：AMA 流程图主要基于 Yes/No 的二元逻辑，限制了对复杂病情的表达能力。 单模态：目前仅支持文本，不支持多模态输入（如图片）。
未来研究： 真实世界验证：在受控的临床环境中进行患者测试。 错误恢复机制：开发更复杂的纠错策略。 流程图扩展：利用 LLM 辅助生成新的流程图，并由人类专家审核，以覆盖更多专科。
5. 结论 (Conclusion)
6. 核心参考文献 (Core References)
AMA Family Medical Guide: American Medical Association Family Medical Guide. (Turner Publishing Company, 2011). [作为系统的核心知识库] ChatGPT Usage: Mendel, T., et al. (2025). Laypeople’s Use of and Attitudes Toward Large Language Models... J. Med. Internet Res. LLM Hallucination: Xu, Z., et al. (2025). Hallucination is Inevitable: An Innate Limitation of Large Language Models. arXiv. Symptom Checker Accuracy: Wallace, W. et al. (2022). The diagnostic and triage accuracy of digital and online symptom checker tools. Npj Digit. Med.
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