Hermes: A Modular Multi-Agent System for StructuringClinical Text
Notice bibliographique
Résumé
In today's age of information, unstructured information can become overwhelming and difficult to interpret, particularly in safety critical domains such as healthcare where the volume and complexity of unstructured textual notes is required to be interpretable, insightful, and easily automated for processing. This paper introduces Hermes, a modular agentic system that transforms unstructured clinical text into a modified version of the Subjective-Objective-Assessment-Plan (SOAP) format and generates a knowledge graph offering a high-level, distilled view that facilitates downstream clinical reasoning and decision-making. Hermes employs a multi-agent architecture consisting of four specialized components: Hermes-R (report generation), Hermes-G (knowledge graph generation), Hermes-Q (question-answer pair generation), and Hermes-A (answer generation). These agents operate sequentially with validation to generate structured medical information using iterative refinement. Preliminary evaluations on a few samples demonstrate that Hermes is able to generate structured clinical reports and knowledge graphs according to provided specifications from unstructured discharge summaries with good consistency, accuracy, and reward score. Hermes offers a unified framework that advances clinical natural language processing, bridging structured representation, question answering, and semantic validation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».