Agentic Workflow and Retrieval-Augmented Generation：实时健康监测指南

探索这种模块化架构如何彻底改变实时医疗数据分析，增强对高风险老年人的监督。通过将多智能体系统（MAS）与检索增强生成（RAG）集成，本指南为医疗保健和人工智能领域的专业人士提供优化患者监测和提供准确、可操作见解的工具。

介绍

传统的医疗监测系统通常依赖于静态的线性管道。数据被处理，规则被应用，结果被生成。虽然这种线性方法有效，但可能显得僵化，适应性差，并且对患者不断变化的临床环境反应不足，尤其是对于高风险老年人。

在本指南中，我们转向一种 代理工作流 — 一种非静态的、事件驱动的架构，协调多个专业代理。每个代理专注于医疗分析的不同方面，从对生命体征的实时监测到由检索增强生成（RAG）驱动的丰富上下文诊断、紧急响应以及与护理人员的沟通。通过利用这种模块化的多代理系统，并集成最先进的大型语言模型（LLMs）以及基于FAISS的向量数据库，我们创建了一个既可扩展又能快速响应的系统。

合成数据集：构建基础

为了测试这个架构，我们使用 Faker、pandas 和 NumPy 库生成了一个模拟患者数据的合成数据集。这个数据集为分析提供了一个实用的基础，而不影响患者的隐私。以下是脚本：

from faker import Faker
import pandas as pd
import numpy as np

## Initialize Faker for generating synthetic data
faker = Faker()

## Function to generate synthetic dataset
def generate_synthetic_dataset(num_rows=1000):
    data = {
        'patient_id': [faker.uuid4() for _ in range(num_rows)],
        'name': [faker.name() for _ in range(num_rows)],
        'age': np.random.randint,
        'heart_rate': np.random.randint,
        'spo2': np.random.uniform,
        'medical_conditions': [faker.words(nb=3) for _ in range(num_rows)],
        'medications': [faker.words(nb=2) for _ in range(num_rows)],
    }
    return pd.DataFrame(data)

## Generate the synthetic dataset
synthetic_dataset = generate_synthetic_dataset(1000)

## Save the dataset to a CSV file (optional)
synthetic_dataset.to_csv("synthetic_health_dataset.csv", index=False)

## Display the first few rows of the dataset
print(synthetic_dataset.head())

说明：

• patient_id：为每位患者生成唯一的UUID。
• name：生成随机姓名。
• age：随机年龄在65到90之间。
• heart_rate：心率在60到180 bpm之间。
• spo2：氧饱和度在85%到100%之间。
• medical_conditions 和 medications：生成医疗状况和药物的列表。

这些生成的数据模拟了真实的患者档案，为进一步分析提供了坚实的基础。

挑战

我们旨在实现四个主要目标：

1. 准确的生命体征分析： 持续监测心率、SpO₂、压力水平和睡眠质量。
2. 异常检测： 识别偏离正常范围的迹象，这可能表明健康风险。
3. 风险等级评估： 将患者的状况分类为不同的风险等级，以指导临床决策。
4. 可行的建议： 为护理人员和专业人士提供基于情境的个性化行动建议。

单一的静态流程难以有效满足这些目标。相反，我们采用了通过代理事件驱动工作流协调的多代理系统。

代理工作流程和多代理架构

**为什么选择多代理系统？**多代理系统（MAS）使每个组件——称为代理——能够专注于特定领域。我们使用四个主要代理：

• MonitoringAgent: 观察患者数据，检测异常，并发布观察事件。
• DiagnosticAgent: 使用检索增强生成（RAG）和大型语言模型（LLMs）来解释观察结果并产生决策。
• EmergencyAgent: 通过采取立即行动来响应关键警报。
• CommunicationAgent: 发送通知并跟踪通信历史。

通过利用EventBus，这些代理异步通信。当MonitoringAgent检测到异常时，它会发布一个事件。订阅此事件的DiagnosticAgent会通过检索相关医学知识并产生数据驱动的决策来做出反应。如有必要，EmergencyAgent和CommunicationAgent随后会被触发。结果是一个非静态的工作流程，随着新数据和条件的出现而适应。

关键技术

1. Streamlit: 用于构建直观的用户界面，以可视化患者数据和结果。
2. Sentence Transformers (pritamdeka/S-PubMedBert-MS-MARCO): 特定领域的嵌入，提供丰富的上下文语义理解。
3. FAISS: 一个向量数据库，支持高速语义搜索，以检索相关的医学文档。
4. LangChain 和 ChatOpenAI: 用于构建 LLM 链 (LLMChain)，集成提示、模板和模型（如 GPT-3.5-turbo）以生成诊断见解。
5. Pandas, NumPy, scikit-learn (TF-IDF): 用于数据处理和稀疏向量化。

代码概述

以下是更新代码的简化版本，集成了多智能体方法、事件驱动工作流程和RAG。（为简洁起见，我们展示了关键类和逻辑。）

加载嵌入模型

import streamlit as st
from sentence_transformers import SentenceTransformer

@st.cache_resource
def load_embedding_model():
    return SentenceTransformer('pritamdeka/S-PubMedBert-MS-MARCO')

embedding_model = load_embedding_model()

这会缓存医学嵌入模型，从而加速重复运行。

定义数据结构

我们使用 Python 数据类来实现干净、可维护的数据表示：

from dataclasses import dataclass
from datetime import datetime
from typing import Dict, List, Any

@dataclass
class Observation:
    timestamp: datetime
    vital_signs: Dict[str, float]
    risk_level: str
    anomalies: List[str]

@dataclass
class Decision:
    alert_level: str
    priority: int
    recommended_actions: List[str]
    justification: str
    follow_up_instructions: str

@dataclass
class PatientProfile:
    id_utilisateur: Any
    age: int
    medical_conditions: List[str]
    medications: List[str]

非静态工作流的事件总线

EventBus 是代理工作流的核心，支持异步、事件驱动的通信：

from collections import defaultdict
from typing import Callable

class EventBus:
    def __init__(self):
        self.subscribers = defaultdict(list)

    def subscribe(self, event_type: str, callback: Callable):
        self.subscribers[event_type].append(callback)

    def publish(self, event_type: str, data: Any):
        for callback in self.subscribers[event_type]:
            callback(data)

代理人

监控代理

MonitoringAgent 观察患者数据，检测异常，并发布 ObservationEvent：

class MonitoringAgent:
    def __init__(self, df, patient_profiles, event_bus):
        self.df = df
        self.patient_profiles = patient_profiles
        self.event_bus = event_bus
        # 设置警报阈值并在此构建 FAISS 索引
        # ...

    def observe(self, patient_data):
        # 评估生命体征，检测异常，评估风险
        observation = Observation(
            timestamp=datetime.now(),
            vital_signs={ ... },
            risk_level="medium",
            anomalies=[ ... ]
        )
        # 发布事件以供其他代理反应
        self.event_bus.publish('ObservationEvent', (observation, patient_data))

DiagnosticAgent with RAG

DiagnosticAgent 监听 ObservationEvent，从 FAISS 索引中检索上下文，并使用带有 PromptTemplate 的语言模型 (LLM) 来生成 Decision。该代理演示了检索增强生成如何动态利用外部医学知识。

from langchain import LLMChain
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.prompts import PromptTemplate
import json

class DiagnosticAgent:
    def __init__(self, openai_api_key, embedding_model, event_bus):
        self.event_bus = event_bus
        self.llm = ChatOpenAI(openai_api_key=openai_api_key, model_name="gpt-3.5-turbo")
        self.embedding_model = embedding_model
        # Subscribe to ObservationEvent
        self.event_bus.subscribe('ObservationEvent', self.handle_observation_event)
        # Setup RAG with FAISS and TF-IDF
        # ...

    def handle_observation_event(self, data):
        observation, patient_data = data
        decision = self.decide(observation, patient_data)
        self.event_bus.publish('DecisionEvent', (decision, patient_data))

    def decide(self, observation, patient_data):
        prompt_template = PromptTemplate(
            input_variables=["patient_data", "observation"],
            template="""
            You are a medical assistant.
            Patient data:
            {patient_data}
            Observation:
            {observation}

            Based on this information, determine:
            - alert_level (red, orange, green)
            - priority (1=high,2=medium,3=low)
            - recommended_actions (list)
            - justification
            - follow_up_instructions

            Respond in JSON format:
            {{
              "alert_level": "...",
              "priority": "...",
              "recommended_actions": [...],
              "justification": "...",
              "follow_up_instructions": "..."
            }}
            """
        )

        chain = prompt_template | self.llm
        response = chain.invoke({
            "patient_data": patient_data.to_dict(),
            "observation": observation
        })
        decision_data = json.loads(response)
        if isinstance(decision_data['recommended_actions'], str):
            decision_data['recommended_actions'] = [decision_data['recommended_actions']]
        return Decision(
            alert_level=decision_data['alert_level'],
            priority=int(decision_data['priority']),
            recommended_actions=decision_data['recommended_actions'],
            justification=decision_data['justification'],
            follow_up_instructions=decision_data['follow_up_instructions']
        )

EmergencyAgent

在做出关键决策时激活，EmergencyAgent 处理 DecisionEvent：

class EmergencyAgent:
    def __init__(self, event_bus):
        self.event_bus = event_bus
        self.event_bus.subscribe('DecisionEvent', self.handle_decision_event)

    def handle_decision_event(self, data):
        decision, patient_data = data
        self.act(patient_data, decision)

    def act(self, patient_data, decision):
        if decision.alert_level == 'red':
            # Activate emergency protocols, notify external services
            pass

CommunicationAgent

该代理发送通知并记录通信操作，确保护理人员得到信息：

class CommunicationAgent:
    def __init__(self, event_bus):
        self.event_bus = event_bus
        self.event_bus.subscribe('DecisionEvent', self.handle_decision_event)
        self.notification_history = []

    def handle_decision_event(self, data):
        decision, _ = data
        self.send_notification(decision)

    def send_notification(self, decision):
        message = self._create_notification_message(decision)
        self.notification_history.append({
            'timestamp': datetime.now(),
            'message': message,
            'alert_level': decision.alert_level
        })
        print(f"[NOTIFICATION] Level {decision.alert_level.upper()}: {message}")

    def _create_notification_message(self, decision):
        actions = ', '.join(decision.recommended_actions)
        if decision.alert_level == 'red':
            return f"URGENT: Critical situation detected. Actions needed: {actions}"
        elif decision.alert_level == 'orange':
            return f"ATTENTION: Increased monitoring required. Suggested actions: {actions}"
        else:
            return "Situation normal. No immediate action required."

代理协调器

AgentCoordinator 协调整个系统。它加载患者数据，初始化代理，设置事件驱动工作流程，并启动监控过程。

class AgentCoordinator:
    def __init__(self, df, embedding_model, openai_api_key):
        self.df = df
        self.embedding_model = embedding_model
        self.openai_api_key = openai_api_key
        self.patient_profiles = self.load_patient_profiles()

        # 创建事件总线
        self.event_bus = EventBus()

        # 使用事件总线初始化代理
        self.monitoring_agent = MonitoringAgent(df, self.patient_profiles, self.event_bus)
        self.diagnostic_agent = DiagnosticAgent(openai_api_key, embedding_model, self.event_bus)
        self.emergency_agent = EmergencyAgent(self.event_bus)
        self.communication_agent = CommunicationAgent(self.event_bus)

        # 在诊断代理中设置知识库和RAG
        # ...

    def load_patient_profiles(self):
        profiles = {}
        for _, row in self.df.iterrows():
            profiles[row['id_utilisateur']] = PatientProfile(
                id_utilisateur=row['id_utilisateur'],
                age=row.get('age', 0),
                medical_conditions=row.get('medical_conditions', []),
                medications=row.get('medications', [])
            )
        return profiles

    def start_workflow(self):
        for _, patient_data in self.df.iterrows():
            self.monitoring_agent.observe(patient_data)

Agentic Workflow的优势

1. 适应性: 事件驱动的性质确保一旦出现新数据或条件，代理会动态响应。
2. 模块化: 添加一个新代理（例如，MentalHealthAgent）非常简单。您只需将其集成到事件总线中，并定义其如何对特定事件作出反应。
3. 可扩展性: 多个代理并发工作，系统可以处理更多数据和更复杂的逻辑，而不会变成一个庞然大物。
4. 弹性: 如果一个代理需要更新或调试，其他代理仍会继续运行，确保患者监测和系统的稳定性。

结论

这个代理工作流程突显了模块化在转变健康数据分析中的价值。通过利用 Streamlit、FAISS 和 RAG 等工具，您可以构建可扩展的系统，提供有伦理和影响力的医疗解决方案。

本文为理解多代理系统和代理工作流程如何转变实时健康监测提供了基础。然而，为了保持讨论的聚焦和可及性，几个重要方面并未得到探讨。这些主题虽然超出了本文的范围，但对于开发一个强大且有影响力的系统至关重要：

监管和伦理考虑虽然本文简要讨论了医疗决策，但在医疗保健中使用大型语言模型（LLMs）和自动推荐引发了重大伦理、法律和合规问题。数据隐私（例如，GDPR、HIPAA）、医疗认证、推荐的临床验证以及责任的划分等问题需要仔细关注。这些领域值得专门讨论，以解决如何负责任和伦理地部署此类系统。

系统的稳健性和性能这里提出的技术框架奠定了基础，但诸如异常阈值校准、指标的可靠性和实时性能（例如，延迟、吞吐量、代理失败处理）等主题仍然基本未被探讨。此外，通过全面测试（单元测试、集成测试和临床验证）确保系统的稳健性对于在高风险环境中的部署至关重要。这些方面需要深入探讨工程最佳实践和性能优化策略。

患者特定个性化与持续适应虽然该系统旨在动态运行，但探索它如何随着时间的推移为个别患者适应的巨大潜力仍未被充分挖掘。示例可能包括利用纵向数据检测趋势、动态调整阈值以及基于患者历史改进决策。本文建立了技术基础，但留有空间进行更丰富的讨论，探讨这种个性化适应如何提升患者护理。

具体代理交互实例这里描述的多代理架构展示了结构和潜力，但更具体的代理交互实例将为系统增添更深的层次。场景例如监测代理（MonitoringAgent）检测到 SpO₂ 突然下降，诊断代理（DiagnosticAgent）识别高风险情况，紧急代理（EmergencyAgent）激活协议，以及通信代理（CommunicationAgent）通知主治医生，将说明该系统的现实应用。这些示例可以提供对工作流程实际益处和挑战的更深刻见解。

每一个主题都值得进一步探讨，并可能成为未来文章的基础。通过深入这些领域，我们可以解决创建一个真正可扩展、伦理且以患者为中心的医疗解决方案的复杂性和细微差别。如果您对这些方面中的任何一个感兴趣，请告诉我——我将很高兴更详细地探讨它们！

附加见解

附录 1：导入模块和初始化资源

本节提供了导入必要模块和初始化嵌入模型的代码，以便在系统中高效使用。

import streamlit as st
from sentence_transformers import SentenceTransformer

## Cache the embedding model to optimize repeated runs
@st.cache_resource
def load_embedding_model():
    return SentenceTransformer('pritamdeka/S-PubMedBert-MS-MARCO')  # Optimized for medical contexts

embedding_model = load_embedding_model()

说明：

• 模型 pritamdeka/S-PubMedBert-MS-MARCO 是在 PubMed 和 MS MARCO 数据集上训练的，非常适合医疗应用。
• 这一步通过缓存模型确保在重复执行时减少初始化时间。

附录 2：定义数据类

以下 Python dataclasses 用于一致地构建患者和系统信息。

from dataclasses import dataclass
from typing import List, Dict, Any
from datetime import datetime

@dataclass
class Observation:
    timestamp: datetime
    vital_signs: Dict[str, float]
    risk_level: str
    anomalies: List[str]

@dataclass
class Decision:
    alert_level: str
    priority: int
    recommended_actions: List[str]
    justification: str
    follow_up_instructions: str

@dataclass
class PatientProfile:
    patient_id: Any
    age: int
    medical_conditions: List[str]
    medications: List[str]

说明：

• Observation：捕获实时生命体征、评估的风险等级和检测到的异常。
• Decision：表示系统对护理人员的输出，包括推荐的行动和理由。
• PatientProfile：存储患者特定数据，如病史和药物。

附录 3：用于异步通信的事件总线

EventBus 促进了多代理系统中代理之间的通信，使事件驱动的工作流程成为可能。

from collections import defaultdict
from typing import Callable, Any

class EventBus:
    def __init__(self):
        self.subscribers = defaultdict(list)

    def subscribe(self, event_type: str, callback: Callable):
        self.subscribers[event_type].append(callback)

    def publish(self, event_type: str, data: Any):
        for callback in self.subscribers[event_type]:
            callback(data)

解释：

• 代理订阅特定的事件类型，并在相关事件发生时收到通知。
• 这种解耦的通信确保了工作流程的灵活性和可扩展性。

附录 4：代理实现示例

监测代理

检测患者数据中的异常并发布观察事件。

class MonitoringAgent:
    def __init__(self, df, patient_profiles, event_bus):
        self.df = df
        self.patient_profiles = patient_profiles
        self.event_bus = event_bus

    def observe(self, patient_data):
        # Example of anomaly detection logic
        observation = Observation(
            timestamp=datetime.now(),
            vital_signs={
                'heart_rate': patient_data['heart_rate'],
                'spo2': patient_data['spo2']
            },
            risk_level="medium",
            anomalies=["High heart rate"]  # Example anomaly
        )
        self.event_bus.publish('ObservationEvent', (observation, patient_data))

诊断代理

使用 RAG 和 LLMs 分析观察结果并生成决策。

from langchain import LLMChain
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.prompts import PromptTemplate
import json

class DiagnosticAgent:
    def __init__(self, openai_api_key, embedding_model, event_bus):
        self.event_bus = event_bus
        self.llm = ChatOpenAI(openai_api_key=openai_api_key, model_name="gpt-3.5-turbo")
        self.embedding_model = embedding_model
        self.event_bus.subscribe('ObservationEvent', self.handle_observation_event)

    def handle_observation_event(self, data):
        observation, patient_data = data
        decision = self.decide(observation, patient_data)
        self.event_bus.publish('DecisionEvent', (decision, patient_data))

    def decide(self, observation, patient_data):
        prompt_template = PromptTemplate(
            input_variables=["patient_data", "observation"],
            template="""
            You are a medical assistant.
            Patient data:
            {patient_data}
            Observation:
            {observation}

            Based on this information, determine:
            - alert_level (red, orange, green)
            - priority (1=high,2=medium,3=low)
            - recommended_actions (list)
            - justification
            - follow_up_instructions

            Respond in JSON format.
            """
        )
        chain = prompt_template | self.llm
        response = chain.invoke({
            "patient_data": patient_data.to_dict(),
            "observation": observation
        })
        decision_data = json.loads(response)
        return Decision(
            alert_level=decision_data['alert_level'],
            priority=int(decision_data['priority']),
            recommended_actions=decision_data['recommended_actions'],
            justification=decision_data['justification'],
            follow_up_instructions=decision_data['follow_up_instructions']
        )

附录 5：基于 FAISS 的 RAG 检索

FAISS 用于知识库中的高速语义搜索。

import faiss
from sentence_transformers import SentenceTransformer

class DiagnosticAgent:
    def __init__(self, knowledge_base):
        self.model = SentenceTransformer('pritamdeka/S-PubMedBert-MS-MARCO')
        self.kb_embeddings = self.model.encode(knowledge_base)
        self.index = faiss.IndexFlatL2(self.kb_embeddings.shape[1])
        self.index.add(self.kb_embeddings)

    def retrieve_context(self, query, k=5):
        query_embedding = self.model.encode([query])
        distances, indices = self.index.search(query_embedding, k)
        return [knowledge_base[i] for i in indices[0]]

解释：

• 语义搜索：根据查询检索最相关的医学文献。
• RAG 集成：通过实时、特定上下文的知识丰富诊断。

附录 6：代理协调器

AgentCoordinator 协调所有代理和工作流程，确保无缝交互。

class AgentCoordinator:
    def __init__(self, df, embedding_model, openai_api_key):
        self.df = df
        self.embedding_model = embedding_model
        self.openai_api_key = openai_api_key
        self.event_bus = EventBus()
        self.monitoring_agent = MonitoringAgent(df, self.load_patient_profiles(), self.event_bus)
        self.diagnostic_agent = DiagnosticAgent(openai_api_key, embedding_model, self.event_bus)
        self.emergency_agent = EmergencyAgent(self.event_bus)
        self.communication_agent = CommunicationAgent(self.event_bus)

    def load_patient_profiles(self):
        profiles = {}
        for _, row in self.df.iterrows():
            profiles[row['patient_id']] = PatientProfile(
                patient_id=row['patient_id'],
                age=row.get('age', 0),
                medical_conditions=row.get('medical_conditions', []),
                medications=row.get('medications', [])
            )
        return profiles

    def start_workflow(self):
        for _, patient_data in self.df.iterrows():
            self.monitoring_agent.observe(patient_data)

说明：

• 工作流程管理：协调代理的任务和事件响应。
• 可扩展性：设计用于同时处理多个患者。