面向人口规模心理健康筛查的智能体 LLM 框架

心理健康障碍影响数百万人，医疗系统正因来自电子医疗记录、远程医疗平台和人口水平筛查项目生成的临床数据volume 而日益繁忙。与此同时，面向医疗保健的新型 AI 方法的出现催生了能够处理领域特定非结构化临床信息并适应患者具体需求的智能框架。本文提出了一个用于构建稳健 LLM 管道的智能体框架，其中每个阶段都封装为一个由显式政策和代理导向评估控制的 LangChain 智能体。一旦验证完成，各阶段将逐步锁定，以确保后续调整无法在未证明改进的情况下覆盖配置。该框架演进自特征级探索、代理式调优以及冻结/回滚机制，最终由 Orchestrator Agent 完全协调预处理、检索、选择、多样性、阈值优化和解码。以基于 transcripts 的抑郁检测为例，证明了该框架收敛至稳定配置，如余弦相似度、动态 Top-k 和阈值 0.75，同时控制评估成本并避免回归。这些结果突显了智能体 AI 在大规模临床数据集上实现人口水平心理健康筛查的潜力，解决了在医疗环境中所必需的可信度、可重复性和适应性等关键挑战。