TrialCode Agent: 用于试验模拟的LLM辅助临床代码集构建

摘要

TrialCode Agent 是一种结合大语言模型与术语验证的混合智能体，用于将临床试验自由文本标准转换为可计算的代码集，覆盖 ICD-9-CM、ICD-10-CM、ICD-10-PCS、LOINC 和 RxNorm。在来自 11 个试验组的 40 条标准上，最佳流水线因模型而异：Claude 配合 Baseline 性能最高（精确率 0.755，召回率 0.619，F1 0.680），其后为 GPT-5.5 Baseline、Qwen 混合生物医学 RAG、MedGemma Family expansion。验证器消融显示，微平均 F1 从验证前 0.254 升至最终验证与扩展后 0.505，并移除了 2,594 和 952 个假阳性代码。结论是确定性术语验证能提高代码有效性与查询就绪度，但检索与广泛家族扩展并非总能改善精确代码性能。