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用于心理健康药物信息检索的知识增强代理人工智能
2026-06-26
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Huizi Yu, Jian Liu, Wenkong Wang, Lingyao Li, Jiayan Zhou, Zhaoqian Xue, Xiang Li, Xinxin Lin, Zhiying Liang, Zhuoru Wu, Siyuan Ma, Xin Ma, Lizhou Fan
arXiv:2606.26205v1 公告类型：新 摘要：患者越来越多地在网上寻求药物信息，但精神科药物的安全知识分为监管不良事件记录（权威但抽象）和患者叙述（接近经验但未经验证）。在精神病学中，在不混淆证据和轶事的情况下整合它们尤其重要，在精神病学中，情境化不佳的信息可能会放大恐惧、反安慰剂反应和不依从性。在这里，我们开发了一个基于知识图谱的多智能体框架，统一了 466,525 个 Reddit 帖子、60,782 个 WebMD 评论以及 20 年美国 FDA 九种抗抑郁药物不良事件报告系统的记录。以医生注释为基准的大型语言模型实体识别管道在药物方面达到了 0.969 的最高 F1 分数，在病情方面达到了 0.973 的最高 F1 分数。与监管报告相比，这两个社区平台彼此之间的一致性（重叠达到 0.905 的 Jaccard 相似度），表明患者生成的数据形成了部分独立的安全信号。对于舍曲林，许多不良事件在相应的 FDA 日期之前数百天就出现在社区来源中。以 ATC-N、ICD-10 和 MedDRA 词汇为基础的 Neo4j 知识图保留了来源，使每项索赔都可追溯，并将监管事实与患者体验区分开来。这些结果将源感知集成作为获取更多可审计精神药物信息的途径，并对其有用性和患者利益进行前瞻性测试。