早期疾病检测正步入人工智能时代，npj Digital Medicine杂志发表的一项新研究表明，自主智能体仅凭临床笔记即可标记出认知衰退迹象。
认知衰退难以检测。 在常规医疗中，认知衰退存在显著的漏诊现象，传统筛查通常需要专门临床医生耗时数小时完成测试。
- 与此同时，早期检测变得愈发重要，特别是随着近期批准的阿尔茨海默病疗法在早期给药时效果最佳。
马萨诸塞总医院和布里格姆医院(Mass General Brigham, MGB)可能找到了解决方案。 临床笔记中包含着认知衰退的"低语"，忙碌的临床医生并不总能察觉。MGB构建了能大规模"聆听"这些信号的系统。
- 这些"低语"涵盖从语言变化、句子停顿到叙述混乱以及家属担忧等一切迹象。
- MGB开发的AI系统通过扫描常规临床文档中的这些信号，利用五个专业智能体相互批评并优化推理过程。
效果极为显著。 MGB研究人员让这些智能体分析了来自200名匿名患者的3300多份临床笔记，随后由人工评审员进行独立复核。
- 这些智能体以91%的敏感度检测出认知障碍，几乎达到专家级准确度——部署后无需任何人工干预。
- 当AI与人工评审员意见不一致时，独立专家验证了58%情况下AI的推理正确性——表明该系统常能做出合理临床判断，而这些判断在初始人工审查中被遗漏。
锦上添花的是？ MGB团队随研究开源了Pythia，使任何医疗机构都能为其AI筛查应用部署自主提示优化。
核心要点
大型语言模型(LLMs)开启了大规模主动筛查的新途径，MGB通过AI智能体将日常医疗文档转化为在最佳治疗窗口期捕捉认知衰退的契机，提供了出色的实践验证。
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