يقترح الباحثون SAGEAgent، وهو وكيل سريري قائم على LLM يتطور ذاتياً يقرر بنشاط أي وسائط تشخيصية يجب الحصول عليها لمرضى السرطان، موازناً بين الدقة التنبؤية والغموض السريري. يصيغ النظام اختيار الوسائط كمشكلة قرار متسلسلة، مستخدماً الأدوات السريرية والذاكرة العرضية والذاكرة الدلالية للاستدلال حول حالة التشخيص المتطورة لكل مريض.
- يستدل SAGEAgent من خلال أدوات سريرية تترجم التنبؤات الرقمية إلى نص.
- يستخدم ذاكرة عرضية لاسترجاع حالات سابقة مشابهة وذاكرة دلالية لأنماط قرار قابلة لإعادة الاستخدام.
- أظهرت التجارب على مجموعة ورم دبقي تجمع بين TCGA-LGG وTCGA-GBM وBraTS مع أربع وسائط تشخيصية دقة تنبؤية للبقاء على قيد الحياة تنافسية.
- يقلل النهج من عبء الحصول المتوسط بنسبة 55% مقارنة بالطرق التي تفترض توفر جميع الوسائط.
يعالج هذا العمل قيود طرق البقاء متعددة الوسائط الحالية التي إما تفترض توفر البيانات بالكامل أو تتعامل بشكل سلبي مع البيانات المفقودة دون تبرير الحصول على الوسائط اللاحقة.