AI整合医疗数据：知识图谱与多智能体框架提升精神药物安全信息可追溯性

随着患者越来越多地在网上查询药物信息，精神科药物的安全知识分散在权威但抽象的监管机构不良事件记录，以及贴近经验但未经验证的患者叙述之间。在精神病学领域，信息整合不当可能加剧恐惧、反安慰剂效应和治疗不依从性。

来自学术机构的研究团队在arXiv上发布了一项研究，提出了一个注重来源追溯的知识图谱多智能体框架。该系统整合了46.6万条Reddit帖子、6万条WebMD评论以及美国FDA二十年来九种抗抑郁药的不良事件报告数据。

研究采用大语言模型实体识别流程，在医生标注的基准测试中，药物和病症识别的F1分数分别达到0.969和0.973。分析发现，两个社区平台之间的数据一致性远高于它们与监管报告的一致性，表明患者生成的数据形成了部分独立的安全信号。例如，舍曲林的许多不良事件在社区来源中出现的时间比相应FDA记录早数百天。

该系统基于Neo4j知识图谱，采用ATC-N、ICD-10和MedDRA标准词汇，保留了数据来源信息，确保每个声明都可追溯，监管事实与患者经验明确区分。这项研究为构建更可审计的精神科药物信息系统提供了技术路径，其实际效用和患者受益有待前瞻性验证。