该文提出 自适应风险感知决策 （ AARD ） 智能体框架 ，针对传统临床决策支持系统多为静态预测模型，难以处理动态时序诊疗过程的痛点，将强化学习、大语言模型特征提取、风险感知优化结合，构建闭环式时序临床决策智能体体系，用于 ICU等场景下随患者状态动态变化的治疗决策辅助。 现有临床 AI方案存在明显短板：传统规则式 临床决策支持系统 （ CDSS ）适配复杂多变患者的能力有限；普通机器学习多为静态分类预测，只输出单次结果，忽略病情随时间演化、前后决策互相影响的时序关联；普通强化学习方案缺少显式风险约束，容易片面追求疗效而忽视安全风险；多数大模型仅完成文本解析，缺少和时序决策策略的深度融合；各类技术模块相互割裂，缺少感知 决策风险评估反馈更新的完整闭环。 AARD框架正是为填补上述研究缺口而设计。
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