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El modelado de trayectorias de pacientes a partir de historias clínicas electrónicas representa uno de los grandes desafíos actuales en inteligencia artificial aplicada a la salud. Los datos son inherentemente dispersos, ruidosos y de contexto largo, lo que exige sistemas capaces de razonar sobre secuencias multimodales sin perder información relevante. En este escenario, los enfoques tradicionales basados en agentes LLM procesan cada caso de forma aislada, ignorando cómo los médicos aprovechan la experiencia acumulada de casos similares previos. Para superar esta limitación ha surgido Traj-Evolve, un sistema multiagente autoevolutivo que introduce dos mecanismos complementarios: un pool de experiencias que actúa como memoria no paramétrica y un refinamiento paramétrico mediante aprendizaje por refuerzo multiagente. Esta arquitectura permite recuperar razonamientos previos validados como contexto de pocos ejemplos y optimizar la colaboración entre agentes y memoria, mejorando significativamente la predicción de cáncer pulmonar a partir de hasta cinco años de datos multimodales.
La innovación de Traj-Evolve no solo radica en su rendimiento superior frente a nueve líneas base, sino en cómo sus dinámicas evolutivas revelan principios clave: a medida que el pool de experiencias se expande, la recuperación óptima pasa de muestras diversas a específicas; bajo aprendizaje por refuerzo, el agente gestor converge rápido mientras los agentes de razonamiento temporal siguen beneficiándose de más pacientes verificados; y ambos mecanismos son complementarios en la evaluación del riesgo, mejorando especificidad y sensibilidad respectivamente. Este tipo de arquitecturas representa el futuro de los sistemas de apoyo clínico, donde la inteligencia artificial no solo aprende de datos, sino que evoluciona con la experiencia acumulada.
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