Evidensbasert AI-agent
Adam Boltzman er ikke et menneske. Det er navnet på vår AI. Navnet er en hyllest til to hjørnesteiner i maskinlæring: optimeringsalgoritmen Adam (adaptive moment estimation), som brukes til å trene moderne nevrale nettverk, og Boltzmann-maskinen, et av de første stokastiske nevrale nettverkene.
Adam Boltzman er et avansert, multiagentbasert system som autonomt orkestrerer skrivingen og det løpende vedlikeholdet av utvalgte artikler i kunnskapsbasen. Gjennom proaktiv overvåking av det medisinske kunnskapsgrunnlaget sikrer systemet fortløpende at den kliniske informasjonen er i tråd med den nyeste vitenskapelige evidensen.
En iterativ og granskende agentarkitektur Illustrasjonen over viser systemets arbeidsgang, som bygger på et spesialisert samarbeid: ⚬ Kunnskapsinnhenting: Dedikerte søkeagenter identifiserer og henter ut relevant grunnlag fra primærkilder. ⚬ Kryssgransking (adversarial review): Granskingsagenter gjennomfører en rigorøs kvalitetssikring ved kritisk å vurdere og utfordre hverandres tolkninger av det innsamlede materialet. ⚬ Syntetisering: En skriveagent sammenstiller den verifiserte informasjonen som står igjen etter granskingen.
Evidensforankret informasjonsinnhenting Agentenes søkestrategi er dypt forankret i etablert medisinsk litteratur. Systemet analyserer systematisk sammendrag via PubMed, med en innebygd vekting som prioriterer systematiske oversiktsartikler og metaanalyser. I tillegg utgjør europeiske retningslinjer, nasjonale faglige retningslinjer, godkjent preparatomtale fra Direktoratet for medisinske produkter (DMP) og Det europeiske legemiddelbyrået (EMA) samt regionale retningslinjer integrerte kjernekilder i agentenes kontinuerlige kunnskapsoppbygging.
Menneskelig validering Til tross for systemets høye grad av autonomi kreves det alltid en såkalt human-in-the-loop. En ekspert gjennomgår materialet i sin helhet. Ved godkjenning publiseres teksten, men dersom det påvises avvik, returneres utkastet til skriveagenten for iterativ omarbeiding, alternativt ferdigstilles teksten av den menneskelige eksperten. Denne strukturen sikrer en effektiv prosess der AI-drevet kapasitet for evidensinnhenting forenes med menneskelig, klinisk skjønn.