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摘要 - 在临床推理中使用大型语言模型（LLM）有两个主要障碍。首先，尽管LLM在自然语言处理（NLP）任务中表现出巨大的希望，但它们在复杂的推理和计划中的表现却没有期望。其次，LLM使用不可解释的方法来做出与临床医生的认知过程根本不同的临床决策。这导致用户不信任。在本文中，我们提出了一个称为argdrestents的多代理框架，该框架旨在使基于LLM的代理通过互动来解释临床决策推理。Argmed-通过论证方案进行临床讨论（一种用于建模临床推理中认知过程的推理机制），然后将论证过程构造为对有冲突关系的指示图构建论证过程。最终，使用符号求解器来确定一系列理性和连贯的论点来支持决策。我们构建了一个正式的Argmed代理模型，并为理论保证提供了当前的猜想。Argmed-Agents使LLM可以通过以自定向方式产生推理的解释来模仿临床论证推理的过程。设置实验表明，与其他及时方法相比，Argsments不仅提高了复杂的临床决策推理问题的准确性，而且更重要的是，它为用户提供了提高其信心的决策解释。索引术语 - 临床决策支持，大语言模型，多代理系统，可解释的AI
ARGMED-AGENT：通过论证方案解散的解释临床决策推理
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