DeepER-Med：通过智能体AI推进医学深度循证研究

# DeepER-Med：通过代理AI推进医学深度循证研究
来源：https://arxiv.org/abs/2604.15456
作者：Zhizheng Wang (https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&query=Wang,+Z)，Chih-Hsuan Wei (https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&query=Wei,+C)，Joey Chan (https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&query=Chan,+J)，Robert Leaman (https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&query=Leaman,+R)，Chi-Ping Day (https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&query=Day,+C)，Chuan Wu (https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&query=Wu,+C)，Mark A Knepper (https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&query=Knepper,+M+A)，Antolin Serrano Farias (https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&query=Farias,+A+S)，Jordina Rincon-Torroella (https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&query=Rincon-Torroella,+J)，Hasan Slika (https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&query=Slika,+H)，Betty Tyler (https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&query=Tyler,+B)，Ryan Huu-Tuan Nguyen (https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&query=Nguyen,+R+H)，Asmita Indurkar (https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&query=Indurkar,+A)，Mélanie Hébert (https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&query=H%C3%A9bert,+M)，Shubo Tian (https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&query=Tian,+S)，Lauren He (https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&query=He,+L)，Noor Naffakh (https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&query=Naffakh,+N)，Aseem Aseem (https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&query=Aseem,+A)，Nicholas Wan (https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&query=Wan,+N)，Emily Y Chew (https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&query=Chew,+E+Y)，Tiarnan D L Keenan (https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&query=Keenan,+T+D+L)，Zhiyong Lu (https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&query=Lu,+Z)

查看PDF (https://arxiv.org/pdf/2604.15456)

> 摘要：可信度和透明度是人工智能（AI）在医疗保健和生物医学研究中临床应用的关键。最近的深度研究系统通过整合AI代理与多跳信息检索、推理和合成来加速循证科学发现。然而，大多数现有系统缺乏明确的、可检查的证据评估标准，这存在复合错误的风险，使研究人员和临床医生难以评估输出结果的可靠性。与此同时，目前的基准测试方法很少能够评估复杂的真实医学问题上的性能。在此，我们介绍DeepER-Med，这是一个具有代理AI系统的医学深度循证研究框架。DeepER-Med将深度医学研究框架化为一个明确的、可检查的循证生成工作流，包括三个模块：研究规划、代理协作和证据合成。为了支持现实的评估，我们还提出了DeepER-MedQA，这是一个由来自真实医学研究场景的100个专家级研究问题组成的循证数据集，由一个由11名生物医学专家组成的多学科小组精心策划。专家手工评估表明，DeepER-Med在多个标准上持续优于广泛使用的生产级平台，包括生成新颖科学见解的能力。我们进一步通过8个真实临床案例展示了DeepER-Med的实际应用价值。临床医生的人工评估表明，DeepER-Med的结论与7个案例中的临床建议一致，突显了其在医学研究和决策支持中的潜力。

## 提交历史

来自：Zhizheng Wang [查看邮箱 (https://arxiv.org/show-email/798f7fe7/2604.15456)] **[v1]** 2026年4月16日星期四 18:17:24 UTC (4,720 KB)