论文

EviAgent:证据驱动的放射报告生成智能体

EviAgent: Evidence-Driven Agent for Radiology Report Generation

智能体系统Agent 架构与控制循环

摘要

自动化放射报告生成在缓解放射科医生繁重工作负担方面具有巨大潜力。尽管近期的多模态大语言模型(MLLM)具备强大的视觉-语言能力,但其临床部署受到固有局限的严重制约:其“黑盒”决策由于缺乏支持诊断的显式视觉证据而使生成的报告无法追溯,且它们难以获取外部领域知识。为应对这些挑战,我们提出证据驱动的放射报告生成智能体(EviAgent)。与不透明的端到端范式不同,EviAgent 通过将复杂的生成过程分解为细粒度的操作单元,协调出一条透明的推理轨迹。我们集成多维视觉专家与检索机制作为外部支持模块,赋予系统显式视觉证据和高质量临床先验。在 MIMIC-CXR、CheXpert Plus 和 IU-Xray 数据集上的大量实验表明,EviAgent 优于大规模通用模型和专用医学模型,为自动化放射报告生成提供了一个稳健且可信的解决方案。

EviAgent:证据驱动的放射报告生成智能体:论文配图
图 1:EviAgent 概述。代理通过四个连续阶段进行操作:(A)规划,将任务分解为细粒度的操作单元; (B) Tool Use,使用 ReAct 循环动态调用工具; (C) 证据提取,将离散的观察结果整合为可追踪的证据; (D) 输出,严格根据积累的证据合成最终报告。