本研究开发了一种基于LLaMA 3 8B的全自动多代理人工智能工作流程，成功识别认知问题，分析了3,338份临床记录，优于传统方法，显示出在临床应用中的巨大潜力。

利用大型语言模型对临床记录进行动态问答的自然语言接口引入了一种新的方法。Wizard Vicuna具有更高的准确性，但计算需求较高。模型优化使延迟时间提高了约48倍。充分利用临床记录的价值和推进基于AI的临床决策面临挑战，解决这些差距对于释放临床记录的价值和推进基于AI的临床决策具有重要意义。

NoteChat是一个协作多代理框架，利用大型语言模型生成基于临床记录的合成医患对话，以减轻医生的工作负担。经过评估，NoteChat促进了高质量的合成医患对话，突显了语言模型在医疗保健中的潜力。