PAME-AI：基于智能体 AI 的患者信息创建与优化
人工智能
2025-10-01 v2 计算与语言
摘要
向患者发送信息是医疗沟通的关键环节，有助于改善如药物依从性和健康行为等方面的表现。然而，传统的移动信息设计存在显著局限，由于无法探索高维设计空间。我们开发了 PAME-AI，这是一种用于患者信息创建与优化的新方法，即基于智能体 AI。基于数据-信息-知识-智慧（DIKW）层次结构，PAME-AI 提供了一种结构化框架，使我们能够从原始数据中提取到可操作的洞察，以实现高绩效信息设计。PAME-AI 由一组专业的计算智能体组成，这些智能体逐步将原始实验数据转化为可操作的信息设计策略。我们通过两个阶段的实验展示了该方法的有效性，分别包括 444,691 例患者接触（第一阶段）和 74,908 例（第二阶段）。最佳生成信息的点击率提升了 68.76%，相较于 61.27% 的基线，实现了 12.2% 的相对提升。这一智能体架构实现了并行处理、假设验证和持续学习，特别适用于大规模医疗沟通优化。
引用
@article{arxiv.2509.24263,
title = {PAME-AI: Patient Messaging Creation and Optimization using Agentic AI},
author = {Junjie Luo and Yihong Guo and Anqi Liu and Ritu Agarwal and Gordon Gao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.24263},
year = {2025}
}