LearnActCoder：面向自适应临床编码 Agent 的角色感知错误记忆

英文标题：LearnActCoder: Role-Aware Error Memory for Adaptive Clinical Coding Agents

LearnActCoder 面向临床编码 Agent 在实际推理中反复出现的错误模式，例如使用缺乏依据的编码、遗漏已记录的病症、编码特异性错误，以及与操作编码规范不匹配等问题。该研究提出 Learn-Then-Act 方法，通过推理时自适应机制帮助 Agent 从既往错误中学习并改进行为。其核心思路是构建角色感知的错误记忆，以提升临床编码任务的准确性与一致性。该方法对开发医疗编码自动化系统的团队具有参考价值，尤其适用于需要持续识别和纠正重复性错误的 Agent 工作流。

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