KI-gestütztes Multi-Agent-System für sekundäre Kopfschmerzdiagnose

arXiv – cs.AI Original ≈1 Min. Lesezeit
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Ein neues, KI‑gestütztes Multi-Agent-System verspricht, die Diagnose von sekundären Kopfschmerzen in der Hausarztpraxis zu revolutionieren. Das System nutzt ein sogenanntes Orchestrator‑Specialist‑Modell, bei dem ein zentraler Koordinator die Aufgaben auf sieben spezialisierte Agenten verteilt. Jeder Agent analysiert die klinischen Vignetten und liefert eine strukturierte, evidenzbasierte Begründung, die anschließend vom Orchestrator zusammengeführt wird.

In einer Evaluation mit 90 von Experten validierten Fällen zeigte das Multi-Agent-System deutlich bessere Ergebnisse als ein herkömmliches, ein‑LLM‑Modell. Dabei wurden zwei Prompt‑Strategien getestet: eine Frage‑basierte Variante (QPrompt) und eine, die klinische Leitlinien nutzt (GPrompt). Die Leistung wurde mit fünf Open‑Source‑LLMs verglichen – Qwen‑30B, GPT‑OSS‑20B, Qwen‑14B, Qwen‑8B und Llama‑3.1‑8B.

Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass die orchestrierte Agentenarchitektur die Komplexität von sekundären Kopfschmerzen besser handhaben kann. Durch die Aufteilung in spezialisierte Aufgabenbereiche und die transparente, nachvollziehbare Entscheidungslogik bietet das System Hausärzten ein leistungsfähiges Werkzeug, um „rote Flaggen“ schneller zu erkennen und Patienten rechtzeitig an Fachärzte zu überweisen.

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