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74P Self-hosted open-source large language models for autonomous clinical agents

2025·0 Zitationen·ESMO Real World Data and Digital OncologyOpen Access
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2025

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Abstract

Large Language Model (LLM) agents show immense potential for clinical decision-making. However, their real-world translation is hindered by two critical gaps. First, the reliance on third-party cloud-only LLMs challenges institutional needs for data sovereignty and control. Second, a singular focus on accuracy in current research overlooks the need for quantifying the agent’s decision confidence. To address both challenges, we present a fully self-hosted medical agent with a novel, multi-dimensional confidence assessment framework.

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