Advancing Healthcare Automation: Multi-Agent Systems for Medical Necessity Justification

本文探讨了群体结构化多智能体系统（MAS）在建立医疗必要性方面的应用，该过程涉及对患者特定的医疗结构化和非结构化数据与临床指南进行系统审查。我们通过将其分解为较小、更易管理的子任务来解决这个复杂的任务。每个子任务由一个专门的AI智能体处理。我们对各种提示策略对这些智能体的影响进行了系统研究，并对不同的大型语言模型（LLMs）进行了基准测试，以确定它们在完成这些任务时的准确性。此外，我们还研究了这些智能体如何提供可解释性，从而增强系统内的信任和透明度。

本文探讨了使用Swarm-Structured Multi-Agent Systems（MAS）来建立医疗必要性的应用，解决了什么问题？

本文将复杂的任务分解为小的子任务，并用专门的AI代理来处理每个子任务，通过各种提示策略来研究这些代理的影响，并基准测试不同的大型语言模型（LLMs）以确定它们在完成任务时的准确性。此外，还研究了这些代理如何提供可解释性，从而增强系统的信任和透明度。

本文的实验设计包括研究各种提示策略对代理的影响，基准测试不同的LLMs以确定它们在完成任务时的准确性，并研究代理如何提供可解释性，增强系统的信任和透明度。值得关注的是，本文使用了Swarm-Structured Multi-Agent Systems（MAS）这一新颖的方法来解决建立医疗必要性的问题。

最近在这个领域中，还有一些相关的研究，例如：“Using machine learning to identify patients at risk of hypoglycemia”、“A review of machine learning in obesity”等。