VERGE: AI-агент с верификацией для ранней диагностики рака

Проблема ранней диагностики у молодых

Рак толстой кишки раннего начала (early-onset colorectal cancer) растет среди молодых взрослых. Однако для этой группы нет единых клинических рекомендаций по скринингу. Структурированные данные пациентов часто не содержат деталей: длительности симптомов, контекста и семейного анамнеза, что критично для оценки рисков. Ручной анализ неструктурированных клинических заметок (clinical notes) трудоемок и подвержен ошибкам.

Решение: VERGE с циклом верификации

Команда разработала VERGE (Verification-Enhanced Refinement for Grounded Extraction). Это не просто LLM-запрос, а многошаговый агентный процесс:

• Генерация: Инициальная гипотеза (симптом + доказательство) создается с помощью RAG (retrieval-augmented generation).
• Верификация: Цикл проверки «ограниченной верификации» (bounded verification-refinement cycle). Агент проверяет текстовое обоснование и клиническую валидность.
• Коррекция: Если есть ошибка, агент исправляет и перепроверяет утверждение до разрешения или достижения лимита.
• Эскалация: Неразрешенные случаи передаются человеку.

Результаты: точность против ложных срабатываний

Модель протестирована на датасете из 4 033 пар «заметка-находка», размеченных клиницистами. VERGE сравнивали с одноагентным базовым уровнем, правиловым NLP и альтернативной моделью. Ключевой успех — снижение ложноположительных результатов без потери чувствительности.

Почему это важно

Результаты показывают, что «ограниченный» цикл верификации позволяет ИИ-системе самостоятельно исправлять свои ошибки. Снижение ложных срабатываний критично для медицины: это уменьшает нагрузку на врачей и предотвращает ненужные диагностические процедуры. VERGE открывает путь к созданию надежных инструментов поддержки принятия решений для оценки рисков рака у молодых пациентов.

Источник: arXiv cs.CL ↗