从临床自由文本到可审计概念: 一种用于可解释预测的智能体框架

摘要

预测信号常存在于非结构化自由文本中，将其转化为有用且可解释的特征并不容易。研究提出一种智能体工作流：LLM 先生成任务特异性的预测因子分类法，并对有限文本样本进行弱标注；本地抽取器处理全文语料，确定性构建器再汇总证据，形成动态的纵向概念瓶颈。在纵向肿瘤队列的药物停用预测和 MIMIC-IV 的30天再入院预测中，该瓶颈结合梯度提升，将 AUROC 分别从0.700提高至0.761、从0.576提高至0.609。其性能与直接使用 BioClinicalBERT 预测相当，同时提供明确、可解释、可追溯的任务特异性概念。两项任务的 LLM 弱标注成本分别为24.00美元和23.39美元；对全量语料逐句处理的预计成本则为10,648美元和11,519美元。