ConsultMind：不确定性感知推理实现自动诊断问诊
原文标题：ConsultMind:Towards Automated Diagnostic Consultation via Uncertainty-Aware Reasoning
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论文提出 AutoDisym 流水线，结合诊断知识与异构临床叙事构建「疾病—症状贝叶斯网络」（DSBN），并在此基础上提出不确定性感知框架 ConsultMind，依据后验不确定性引导问诊与诊断。在精神科、呼吸科、发热门诊及三个公开数据集上，ConsultMind 将 Top-1 与 Top-3 诊断准确率分别提升最多 22.15 与 37.89 个百分点，医生评估也显示其解释质量更优。
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ConsultMind用疾病—症状贝叶斯网络加不确定性引导问诊，Top-1/Top-3准确率最多提升22.15/37.89个百分点。
- •AutoDisym流水线结合诊断知识与异构临床叙事，自动构建疾病—症状贝叶斯网络（DSBN）
- •ConsultMind在每次回答后更新疾病后验，用后验不确定性引导下一步问诊与诊断
- •在精神科、呼吸科、发热门诊及三个公开数据集上验证；AutoDisym用GPT-5.6-Sol构建的DSBN在典型症状上宏平均F1为81.37，表现为72.19
- •ConsultMind将Top-1与Top-3诊断准确率分别提升最多22.15与37.89个百分点
- •医生评估显示其解释质量更优
为什么重要：把贝叶斯后验不确定性引入自动问诊决策，对做临床辅助诊断产品的团队是可落地的框架参考。
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