摘要
Google 推出 Biomarker Discovery Framework，一个多智能体系统，通过迭代假设生成、统计分析与文献推理，从可穿戴传感器数据中筛选候选生物标志物。该系统在三个队列（共 9,279 人次观测）中恢复了已知临床信号，识别出跨独立数据集的一致生物标志物，并在结合人口统计特征后提升了下游预测性能。流程包含六阶段闭环架构与 11 项对抗性验证检查，并保留人工监督。
Google 推出 Biomarker Discovery Framework，一个多智能体系统，通过迭代假设生成、统计分析与文献推理，从可穿戴传感器数据中筛选候选生物标志物。该系统在三个队列（共 9,279 人次观测）中恢复了已知临床信号，识别出跨独立数据集的一致生物标志物，并在结合人口统计特征后提升了下游预测性能。流程包含六阶段闭环架构与 11 项对抗性验证检查，并保留人工监督。