CohortFlow：具备局部语义纠错能力的可控临床队列构建 Agent
英文标题：CohortFlow: A Steerable Clinical Cohort Curation Agent with Localized Semantic Correction
针对临床试验队列构建中入排标准频繁变更的痛点，研究团队提出了可控语言模型 Agent 系统 CohortFlow。该系统将自然语言形式的人工反馈与调整转化为局部语义修正，从而支持动态演进的准入条件，避免了重复处理未变更需求的算力与时间浪费。这一局部修正机制大幅提高了临床队列筛选与迭代维护的效率与可控性。对医疗 AI 开发者和研究机构而言，CohortFlow 为复杂、多步骤且需频繁人工干预的 Agent 任务提供了极具实用价值的设计范式。
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中文
摘要
arXiv:2610.36100v1 公告类型：新提交（new）
摘要：用于临床队列构建（Clinical Cohort Curation）的语言模型 Agent 应当能够适应不断演进的准入标准，而无需重复处理未发生变更的要求。为此，我们提出了 CohortFlow——一种具备可控性的 Agent 系统，它能够将自然语言修正表示为局部语义纠错（localized semantic correction）……
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