في عالم الرعاية الصحية، يعتبر التنبؤ التشخيصي والتفكير السريري من المهام الحيوية. ورغم أن نماذج اللغات الضخمة (Large Language Models) أظهرت كفاءتها في التفكير المنطقي العام، إلا أنها تواجه تحديات في مجال التفكير التشخيصي بسبب نقص المعرفة المتخصصة. تعتمد الأساليب الحالية غالبًا على المعرفة الداخلية للنموذج أو قواعد بيانات ثابتة، مما يؤدي إلى نقص في المعرفة وقابلية التكيف، الأمر الذي يعيق قدرتها على القيام بالتشخيص بدقة.

وللخروج من هذه الأزمة، تم اقتراح إطار MultiDx، الذي يعتمد على منهج ثنائي المراحل في التفكير التشخيصي. يقوم هذا الإطار بتحليل الأدلة التي تم جمعها من مجموعة من المصادر المعرفية لتقديم تشخيص تفريقي. المرحلة الأولى تتضمن توليد التشخيصات المشتبه بها ومسارات التفكير من خلال الاستفادة من المعرفة المستخلصة من عمليات البحث عبر الإنترنت، وبيانات تنسيق SOAP، وقاعدة بيانات الحالات السريرية. في المرحلة الثانية، يتم دمج الأدلة من عدة زوايا من خلال المطابقة والتصويت والتشخيص التفريقي للوصول إلى النتائج النهائية.

تُظهر التجارب الواسعة التي أُجريت على معيارين عامًا مدى فعالية هذا الإطار، حيث يمكن أن يحدث تغييرًا كبيرًا في كيفية تعامل الأطباء مع حالات التشخيص المعقدة. لهذه الغاية، يُعتبر MultiDx رافعة نحو مستقبل يعتمد بشكل كبير على دقة التشخيص في الرعاية الصحية.