OMGs：支持卵巢肿瘤护理链贯穿全程的多智能体系统，支持多学科肿瘤治疗决策
计算与语言
2026-02-17 v1
摘要
卵巢肿瘤管理越来越依赖于多学科肿瘤板（MDT）讨论，以解决治疗的复杂性和疾病的异质性问题。然而，全球大多数患者缺乏及时专家共识的机会，尤其是在资源受限的中心，MDT资源稀缺或不可用。本文介绍了OMGs（Ovarian tumour Multidisciplinary intelligent aGent System），一种多智能体AI框架，其中具有领域特定特征的智能体协作 deliberation，以整合多学科证据并生成具有透明论证的MDT风格建议。为系统评估MDT建议的质量，我们开发了SPEAR（Safety, Personalization, Evidence, Actionability, Robustness）并在覆盖护理链各阶段的多种临床情景中对OMGs进行了验证。在多中心重新评估中，OMGs的表现与专家MDT共识相当（ 与 ），且Evidence分数更高（4.57 vs 3.92）。在前瞻性多中心评估（59例患者）中，OMGs与常规MDT决策高度一致。关键的是，在配对的人类-AI研究中，OMGs在Evidence和Robustness方面显著提升了临床医生的建议，这两个维度在多学科专长不可用时往往最受制约。这些发现表明，多智能体deliberative系统可以实现与专家MDT共识相当的性能， potentially为资源受限地区的特殊肿瘤学专长提供更广泛的接入机会。
引用
@article{arxiv.2602.13793,
title = {OMGs: A multi-agent system supporting MDT decision-making across the ovarian tumour care continuum},
author = {Yangyang Zhang and Zilong Wang and Jianbo Xu and Yongqi Chen and Chu Han and Zhihao Zhang and Shuai Liu and Hui Li and Huiping Zhang and Ziqi Liu and Jiaxin Chen and Jun Zhu and Zheng Feng and Hao Wen and Xingzhu Ju and Yanping Zhong and Yunqiu Zhang and Jie Duan and Jun Li and Dongsheng Li and Weijie Wang and Haiyan Zhu and Wei Jiang and Xiaohua Wu and Shuo Wang and Haiming Li and Qinhao Guo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2602.13793},
year = {2026}
}
备注
27 pages, 5 figures, 1 table