该文针对大语言模型用于临床决策支持的核心痛点开展研究。 通用大模型存在输出随机性强、复现性差、推理过程黑盒化等问题，在医疗这种高风险场景中，同样的患者输入多次运行，会得到差异较大的诊疗建议，严重制约临床落地。 文章将博伊德 的 OODA（观察-定向-决策-行动）循环决策范式与多智能体技术结合，构建 智能体型 OODA智能体框架 ，以脑卒中风险评估与报告生成为验证场景，实现证据可追溯、 “ 人在 环 ” 可控的端到端临床决策支持系统。
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