熵与ISOMAP框架量化临床大语言模型的动态认知不确定性

摘要

论文提出一个闭环多智能体框架，将预测Shannon熵与非线性等距特征映射（ISOMAP）结合，把临床大语言模型的高维推理状态投影至经校准的二维潜在空间，以追踪连续诊断轮次中的诊断速度、认知动量与轨迹效率。急诊医学场景的初步验证显示：小脑梗死病例的熵从2.15单调降至1.74；自发性气胸在模糊发现下持续高熵（约2.41）并出现轨迹游走；急性胆管炎虽接近真实节点，但因混淆脓毒症分诊严重度与解剖学病因而top-1排名停滞。作者称，仍需在大规模电子健康记录数据库和前瞻性临床试验中验证后续改进。