EpiPlanAgent：基于智能体的自动疫情响应规划系统
人工智能
2025-12-15 v2 计算机与社会
摘要
疫情响应规划至关重要，但传统方法依赖耗时的手动操作。本研究旨在设计和评估 EpiPlanAgent，一个利用大语言模型 (LLM) 自动生成和验证数字应急响应计划的 agent 系统。该多 agent 框架集成了任务分解、知识 grounding 和仿真模块。公共卫生专业人员在受控评估中使用真实世界的疫情情境测试该系统。结果表明，EpiPlanAgent 在计划的完整性和指南一致性方面显著优于手动流程，显著缩短了开发时间。专家评估确认 AI 生成内容与人类编写内容高度一致。用户反馈表明，系统具备强大的实用价值。总之，EpiPlanAgent 提供了一个高效、可扩展的智能疫情响应规划解决方案，展示了 agentic AI 变革公共卫生准备的潜力。
引用
@article{arxiv.2512.10313,
title = {EpiPlanAgent: Agentic Automated Epidemic Response Planning},
author = {Kangkun Mao and Fang Xu and Jinru Ding and Yidong Jiang and Yujun Yao and Yirong Chen and Junming Liu and Xiaoqin Wu and Qian Wu and Xiaoyan Huang and Jie Xu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.10313},
year = {2025}
}