Agentic AI in Healthcare & Medicine
Agentic AI in Healthcare & Medicine: A Seven-Dimensional Taxonomy for Empirical Evaluation of LLM-based Agents Агентный ИИ в здравоохранении и медицине: Семимерная таксономия для эмпирической оценки агентов на основе LLM Данный документ представляет семимерную таксономию для эмпирической оценки агентов на базе больших языковых моделей (LLM) в здравоохранении и медицине. Он восполняет критический пробел в текущей литературе, где часто отсутствует общая основа для оценки разнообразных возможностей этих быстро развивающихся систем ИИ. В исследовании было проанализировано 49 научных работ, сопоставляя их реализации агентов с предложенной таксономией, включающей 29 операционных подразмеров в таких категориях, как когнитивные способности, управление знаниями и безопасность/этика. Количественный анализ выявил значительные асимметрии в текущей разработке агентов, подчеркивая как сильные, так и слабые стороны. Например, интеграция внешних знаний широко распространена, тогда как критически важные функции, такие как активация по событиям и обнаружение/смягчение дрейфа, в значительной степени отсутствуют. С архитектурной точки зрения, многоагентные архитектуры преобладают, однако такие возможности, как планирование лечения и назначение рецептов, все еще имеют существенные пробелы. Результаты показывают, что хотя текущие LLM-агенты превосходно справляются с консультациями на основе извлечения информации, им необходимы надежные механизмы адаптации и соответствия для перехода от прототипов на ранних стадиях к надежным клиническим системам. Эта работа предоставляет важную эмпирическую основу для будущего развития и оценки агентного ИИ в медицинских контекстах. #АгентныйИИ #Здравоохранение #LLMАгенты #Таксономия #ЭмпирическаяОценка #МедицинскийИИ #ИсследованияИИ #КлиническиеСистемы документ - https://arxiv.org/pdf/2602.04813v1 подписаться - https://t.me/arxivpaperu отправить донаты: USDT: 0xAA7B976c6A9A7ccC97A3B55B7fb353b6Cc8D1ef7 BTC: bc1q8972egrt38f5ye5klv3yye0996k2jjsz2zthpr ETH: 0xAA7B976c6A9A7ccC97A3B55B7fb353b6Cc8D1ef7 SOL: DXnz1nd6oVm7evDJk25Z2wFSstEH8mcA1dzWDCVjUj9e создано с помощью NotebookLM
Agentic AI in Healthcare & Medicine: A Seven-Dimensional Taxonomy for Empirical Evaluation of LLM-based Agents Агентный ИИ в здравоохранении и медицине: Семимерная таксономия для эмпирической оценки агентов на основе LLM Данный документ представляет семимерную таксономию для эмпирической оценки агентов на базе больших языковых моделей (LLM) в здравоохранении и медицине. Он восполняет критический пробел в текущей литературе, где часто отсутствует общая основа для оценки разнообразных возможностей этих быстро развивающихся систем ИИ. В исследовании было проанализировано 49 научных работ, сопоставляя их реализации агентов с предложенной таксономией, включающей 29 операционных подразмеров в таких категориях, как когнитивные способности, управление знаниями и безопасность/этика. Количественный анализ выявил значительные асимметрии в текущей разработке агентов, подчеркивая как сильные, так и слабые стороны. Например, интеграция внешних знаний широко распространена, тогда как критически важные функции, такие как активация по событиям и обнаружение/смягчение дрейфа, в значительной степени отсутствуют. С архитектурной точки зрения, многоагентные архитектуры преобладают, однако такие возможности, как планирование лечения и назначение рецептов, все еще имеют существенные пробелы. Результаты показывают, что хотя текущие LLM-агенты превосходно справляются с консультациями на основе извлечения информации, им необходимы надежные механизмы адаптации и соответствия для перехода от прототипов на ранних стадиях к надежным клиническим системам. Эта работа предоставляет важную эмпирическую основу для будущего развития и оценки агентного ИИ в медицинских контекстах. #АгентныйИИ #Здравоохранение #LLMАгенты #Таксономия #ЭмпирическаяОценка #МедицинскийИИ #ИсследованияИИ #КлиническиеСистемы документ - https://arxiv.org/pdf/2602.04813v1 подписаться - https://t.me/arxivpaperu отправить донаты: USDT: 0xAA7B976c6A9A7ccC97A3B55B7fb353b6Cc8D1ef7 BTC: bc1q8972egrt38f5ye5klv3yye0996k2jjsz2zthpr ETH: 0xAA7B976c6A9A7ccC97A3B55B7fb353b6Cc8D1ef7 SOL: DXnz1nd6oVm7evDJk25Z2wFSstEH8mcA1dzWDCVjUj9e создано с помощью NotebookLM