Новый ИИ-фреймворк DDIAgents предсказывает лекарственные взаимодействия точнее аналогов

Учёные разработали DDIAgents — мультиагентный фреймворк для предсказания лекарственных взаимодействий (DDI). Система использует механизм условного распределения контекста, что позволяет адаптировать обработку данных под конкретный тип взаимодействия.

При поступлении пары препаратов агент-планировщик создаёт команду экспертных агентов, каждый из которых специализируется на определённом типе знаний. Затем маршрутизатор направляет к каждому агенту только те источники, которые релевантны выявленному механизму взаимодействия.

Результаты анализа агрегируются агентом-заключением, формирующим итоговый прогноз. Благодаря такому подходу DDIAgents сокращает объём нерелевантной информации, поддерживает взаимодополняющую экспертизу и генерирует интерпретируемые объяснения на уровне агентов.

Эксперименты на реалистичных бенчмарках DDI показали, что DDIAgents последовательно превосходит существующие методы: основанные на признаках, графах, больших языковых моделях и других агентных системах. Улучшение наблюдалось по всем ключевым метрикам точности.

Помимо самой предсказательной способности, фреймворк демонстрирует, как многолетние мультиагентные системы могут организовывать разнородные научные знания для адаптивного и интерпретируемого ИИ-рассуждения в научных задачах.

Разработка открывает новые возможности для безопасного применения лекарственных комбинаций. DDIAgents может стать инструментом поддержки врачей при подборе терапии, снижая риск нежелательных реакций на лекарства.