多智能体工具辅助筛选可穿戴数据生物标志物

谷歌研究团队提出生物标志物发现框架，利用多智能体系统分析可穿戴设备的连续传感器数据。流程结合假设生成…

谷歌研究团队提出生物标志物发现框架，利用多智能体系统分析可穿戴设备的连续传感器数据。流程结合假设生成、统计分析、模型训练和文献推理，为候选指标的筛选提供支持。

团队强调，预测表现较好并不等于指标可靠，仍需排除虚假关联、数据泄漏与不稳定特征。该框架保持人员监督，并加入对抗式验证，帮助研究者更审慎地排列候选发现的优先级。