研究提出严重度感知的交互式医疗诊断规划
原文标题：From Uncertainty to Clinical Risk: Severity-Aware Conformal Planning for Interactive Medical Diagnosis
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提出严重性感知的共形临床规划框架，将交互式诊断视为风险敏感的序贯决策问题。在DDXPlus和MediQ上验证，该方法在多个大语言模型下用更少问题实现更准确诊断，减少高风险错误。
- 问题
- 交互式医疗诊断现有方法用预测不确定性引导提问，忽略漏诊重症的不对称风险，也缺乏统一的问或断的长程规划。
- 方法
- 提出严重性感知共形临床规划，维护诊断、安全与掩码证据信念，校准风险后引入蒙特卡洛树搜索联合评估Ask与Commit轨迹。
- 结果
- 在DDXPlus和MediQ上，多个大语言模型下用更少问题获得更准确诊断，提升鉴别诊断质量并减少重症高风险错误。
- 影响
- 医疗问答产品应把临床风险而非单纯预测不确定性作为规划信号，可在更少提问下降低漏诊重症风险。
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