GraphDx: A Cost-Aware Knowledge-Enhanced Multi-Agent Framework for Sequential Diagnosis
GraphDx:一种用于顺序诊断的成本感知知识增强多智能体框架
机构 * Shandong University(山东大学) ; Nankai University(南开大学) ; East China Normal University(华东师范大学) ; National Technological University(国立科技大学)
专题命中 诊断辅助 :diagnosis(title,abstract)
AI总结 研究针对顺序诊断中平衡诊断准确性与资源成本的问题,提出GraphDx框架。该框架通过构建特殊知识图谱及引入协作智能体实现创新,实验表明其能显著提高诊断成功率并降低测试成本,为自动临床诊断提供有效方案。
Journal ref Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2026, pages 21721-21736, 2026