建立不依赖黑箱输出的名医经验数字化传承机制。
PRIVATE AGENT RESEARCH / v1.2.3 面向某三甲医院乳腺科主任的技术说明
iAgentM-TCM
私有智能体研究
以某三甲医院乳腺科主任的乳腺病辨证论治经验为研究对象，将隐性经验转化为可计算、可解释、可验证、可受控进化的符号知识资产。
形成符号唯一输出的智能体，并以前瞻研究验证传承增量价值。
≥200 回顾训练 · 50 单臂验证 · 120 随机对照患者智能体 × 治疗策略智能体 × 受治理学习模块。
SYSTEM ARCHITECTURE06 / 06
01符号构建
02双向对齐融合
03符号唯一输出
04强化学习优化
05新特性发现
06对齐回写自进化
经验输入
产业转化
ARCHITECTURE PRINCIPLE
连接系统负责学习，
符号系统负责最终表达。
这是整套架构的“铁律”：数据模型可以提供梯度、发现模式、优化参数，但不能绕过已审查的医学知识直接给出临床结论。
Human-in-the-loop 规则级可追溯 安全硬熔断 持续证据校准
00 / RESEARCH DESIGN BRIEF
iAgentM-TCM 私有智能体
研究设计说明
本研究以某三甲医院乳腺科主任的乳腺病辨证论治经验为对象，构建“患者智能体＋治疗策略智能体＋受治理学习模块”，把隐性经验转化为可解释、可验证、可自进化的符号知识资产，并以前瞻临床证据检验其传承价值。
研究目的
建立一套不依赖黑箱输出的名医经验数字化传承机制，使辨证思维、方证关系与加减化裁能够被计算、审查、复现和持续改进。
主要研究目标
在 Phase 3 确证年轻医师使用智能体辅助后，治疗 8 周肿块缩小 ≥50% 的比例相对常规辨证是否显著更优。
技术验证目标
验证符号忠实性、输出可回溯率、疗效残差客观性、安全违例控制，以及新知识回写后的旧经验保持能力。
AGENT COMPOSITION
智能体构成
临床运行由两个领域智能体协作，学习模块在其后形成证据驱动的受控更新闭环。
四诊量化、证候数字孪生、证型判定、疗效残差与风险分层。
方证匹配、君臣佐使、加减化裁、策略优化与安全熔断。
特性发现、专家审核、规则回写、EWC 防遗忘与版本回滚。