VTHarness：智能体框架协调虚拟临床试验方案落地
原文标题：VirtualTrialHarness: Coordinating Agentic Operationalization of Virtual Trial Protocols Across Complex Clinical Schemas
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研究者提出 VirtualTrialHarness（VTHarness），一个协调虚拟临床试验操作化的智能体框架，通过为各流程阶段选择可复用技能并用显式契约保持决策一致。在三个复杂合成环境中，需求澄清后 95.1% 的工作流产出与参考匹配的队列结果，显著高于检索基线的 60.4%。该框架还在 Mayo Clinic 虚拟试验项目中支持研究者审阅队列构建与终点分析。
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VTHarness 智能体框架在三个合成环境中 95.1% 工作流产出匹配参考队列，远超检索基线 60.4%
- •为各流程阶段选择可复用技能，并用显式契约保持跨阶段研究决策一致
- •同时提出 VTBenchmark，用于评测数据源选择与队列构建
- •三个复杂合成环境中，需求澄清后 95.1% 工作流产出与参考匹配，检索基线仅 60.4%
- •程序性技能在三个语言模型上改善数据源恢复，并在 13 个 Mayo Clinic 案例中提高与分析代码的源重叠
- •站点适配后在 8 个 MIMIC-IV 任务上实现与参考匹配的队列执行
为什么重要：虚拟临床试验从方案到可执行分析的落地长期依赖人工约定，该框架给出可评测的自动化路径，对临床数据团队有直接参考价值。
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