LearnActCoder：面向临床编码智能体的角色感知错误记忆
原文标题：LearnActCoder: Role-Aware Error Memory for Adaptive Clinical Coding Agents
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研究提出Learn-Then-Act推理时自适应框架，将小批量标注错误转化为结构化错误知识库MistakeKDB，并按假阴/假阳分别路由给召回导向的Coder与精确导向的Judge。在MIMIC-III上CPT F1提升5.9个百分点，而原始示例与反思式记忆接近无记忆基线。结果表明结构化错误记忆可在不更新权重的情况下适配临床编码行为，但绝对性能仍偏低且为回顾性评估。
- 问题
- 临床编码智能体反复遇到同类错误，如漏码、错码与规范不匹配。
- 方法
- 推理时把少量标注错误转成结构化错误知识库，按假阴/假阳分别路由给召回型Coder与精确型Judge。
- 结果
- 在150份MIMIC-III病历上CPT F1提升5.9个百分点，原始示例与反思式记忆接近无记忆基线。
- 影响
- 证明不更新权重也能用结构化错误记忆适配临床编码，但绝对性能仍低、仅回顾性评估。
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