Evidensbaseret AI-agent
Adam Boltzman er ikke et menneske. Det er navnet på vores AI. Navnet er en hyldest til to hjørnesten i maskinlæring: optimeringsalgoritmen Adam (adaptive moment estimation), som bruges til at træne moderne neurale netværk, og Boltzmann-maskinen, et af de første stokastiske neurale netværk.
Adam Boltzman er et avanceret, multiagentbaseret system, der autonomt orkestrerer udarbejdelsen og den løbende vedligeholdelse af udvalgte artikler i vidensbasen. Gennem proaktiv monitorering af den medicinske viden sikrer systemet fortløbende, at den kliniske information er i nøje overensstemmelse med den nyeste videnskabelige evidens.
En iterativ og granskende agentarkitektur Illustrationen ovenfor viser systemets arbejdsgang, som bygger på et specialiseret samarbejde: ⚬ Vidensindsamling: Dedikerede søgeagenter identificerer og udtrækker relevant materiale fra primærkilder. ⚬ Krydsgranskning (adversarial review): Granskningsagenter foretager en grundig kvalitetssikring ved kritisk at vurdere og udfordre hinandens fortolkninger af det indsamlede materiale. ⚬ Syntese: En skriveagent sammenfatter den verificerede information, der er tilbage efter granskningen.
Evidensforankret informationsindsamling Agenternes søgestrategi er dybt forankret i etableret medicinsk litteratur. Systemet analyserer systematisk abstracts via PubMed med en indbygget vægtning, der prioriterer systematiske oversigtsartikler og metaanalyser. Derudover indgår europæiske guidelines, nationale behandlingsvejledninger, Lægemiddelstyrelsens produktresuméer samt regionale retningslinjer som integrerede kernekilder i agenternes løbende vidensopbygning.
Menneskelig validering Trods systemets høje grad af autonomi kræves der altid en såkaldt human-in-the-loop. En ekspert gennemgår materialet i sin helhed. Ved godkendelse publiceres teksten, men hvis der konstateres afvigelser, returneres udkastet til skriveagenten til iterativ omarbejdning, alternativt færdiggøres teksten af den menneskelige ekspert. Denne struktur sikrer en effektiv proces, hvor AI-drevet kapacitet til evidensindsamling harmonerer med menneskelig, klinisk dømmekraft.