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通过MCP实现确定性临床评分，超越LLM在医疗保健领域的直觉

一种新的方法正在开发中，旨在超越大型语言模型（LLM）在医疗保健领域中直观但通常不可靠的输出。该方法利用模型上下文协议（MCP）将确定性临床评分工具（如改良早期预警评分（MEWS）计算器）集成到AI代理工作流程中。通过将评分计算和风险分类与LLM的推理过程分离开来，该系统确保了可重现和安全的临床决策，防止了LLM算术中常见的潜在幻觉或不准确性。