CareGuardAI：臨床安全與幻覺緩解的情境感知多代理守門機制
arXiv - Computers and SocietyElham Nasarian, Abhilash Neog, Kwok-Leung Tsui, Niyousha HosseiniChimeh
提出 CareGuardAI 框架，透過多階段控制與風險評估，確保患者面向 LLM 回覆的臨床安全與事實可靠性。
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多代理管控與雙重風險評估是確保 LLM 臨床安全的關鍵。
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傳統單一模型往往缺乏上下文感知，易產生不安全或幻覺回覆；CareGuardAI 透過控制代理、受限生成與雙重評估，能在推理時即時修正，顯著提升安全性與可靠性，對醫療 AI 部署具有實質影響。
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將安全與幻覺評估納入推理流程，可在不犧牲速度的前提下維持高準確度。
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研究顯示即時風險評估不僅降低錯誤率，還能保持平均延遲低於 1 秒，證明在臨床環境中可實際運用，避免因延遲導致的資訊延誤。
核心研究發現
- 1
CareGuardAI 在 PatientSafeBench、MedSafetyBench 與 MedHallu 三大基準上，SRA 與 HRA 低於 2 的回覆率達 92%，顯著高於 GPT‑4o‑mini 的 78%。
- 2
多代理管控流程在推理階段將不安全或幻覺回覆剔除，平均延遲僅 0.8 秒，符合臨床即時回覆需求。
- 3
SRA 與 HRA 兩項評估指標相互獨立，結合使用可將錯誤分類率降低 35%，證明風險基礎評估的有效性。
對教育工作者的啟發
對於醫療 AI 系統開發者而言，CareGuardAI 示範了將風險評估嵌入推理流程的可行性。實務上可先建立 SRA/HRA 評估模組，並設計多代理管控架構，確保回覆在安全閾值內才發布。此方法不僅提升臨床安全，也能在保持即時回覆的同時降低幻覺率。醫療機構可依此框架制定安全審核流程，並透過持續監測評估指標，實現動態風險管理。
原始文獻資訊
- 英文標題：
- CareGuardAI: Context-Aware Multi-Agent Guardrails for Clinical Safety & Hallucination Mitigation in Patient-Facing LLMs
- 作者：
- Elham Nasarian, Abhilash Neog, Kwok-Leung Tsui, Niyousha HosseiniChimeh
- 來源：
- arXiv - Computers and Society
- AI 摘要模型：
- openai/gpt-oss-20b
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