Исследование представляет MedKGent — новый фреймворк на основе большой языковой модели (LLM) для автоматизированного построения медицинских карт знаний (knowledge graphs), которые эволюционируют во времени. Система использует агентный подход, где специализированные ИИ-агенты извлекают, верифицируют и связывают медицинские понятия из научной литературы и клинических данных, создавая динамическую структуру знаний. Методология включает многоагентную архитектуру с разделением задач: одни агенты отвечают за извлечение сущностей, другие — за установление временны́х зависимостей между медицинскими событиями, третьи — за валидацию связей. Ключевое преимущество подхода — способность отслеживать изменения медицинских знаний во времени, что критически важно для актуализации клинических рекомендаций и поддержки принятия решений. Фреймворк демонстрирует потенциал для применения в системах клинической поддержки, автоматическом обновлении медицинских онтологий и исследовании эволюции медицинских концепций. Работа опубликована в рецензируемом журнале npj Digital Medicine, что подтверждает научную значимость исследования для цифровизации здравоохранения.