TrajOnco：一种用于纵向电子健康记录时序推理以进行多癌症早期检测的多智能体框架

本文提出 TrajOnco，一种无需训练的多智能体大语言模型框架，旨在通过纵向电子健康记录（EHR）实现可扩展的多癌症早期检测。该框架采用具备长期记忆的链式智能体架构，对连续临床事件进行时序推理，生成患者级摘要、证据关联的理由及预测风险评分。在零样本评估中，其表现媲美监督学习模型，且在时序推理能力上显著优于单智能体 LLM。研究验证了输出保真度，并表明其可解释的推理结果能揭示符合临床知识的群体风险模式，展示了多智能体系统在复杂医疗时序推理中的潜力。