📌 一句话总结：

本工作提出 MedAgent-Pro，一个遵循循证医学流程的多模态诊断智能体框架，通过 分层诊断规划 + 工具化定量分析 + 证据驱动推理，实现可靠且可解释的医疗诊断。

🔍 背景问题：

当前基于 VLM 的医疗诊断方法主要存在两方面不足：

1️⃣ 多数方法将诊断视为 一次性问答任务（one-hop QA），缺乏系统化的临床推理流程；

2️⃣ 即使使用 Agent 或工具调用，也往往只是简单拼接模型与工具，缺少符合真实医学诊疗逻辑的 标准化工作流。

💡 方法简介：

提出 MedAgent-Pro agentic reasoning workflow，模拟真实临床诊断流程，将诊断过程拆分为两个层级：

• Disease-level Planning（疾病级规划）：

利用 RAG agent 从医学指南中检索知识，生成标准化诊断流程，并构建包含多步骤操作的诊断计划。

• Patient-level Reasoning（患者级推理）：

针对具体患者数据执行诊断计划，结合视觉模型、代码工具等进行 定量指标分析，并通过循证推理逐步整合证据。

• Evidence-based reasoning（证据驱动推理）：

在每一步推理中评估结果可靠性，决定继续、终止或完成推理，从而保证诊断结论建立在可信证据基础之上。

📊 实验结果：

在多个医学数据集上，MedAgent-Pro 显著优于主流 VLM 与医疗 Agent 方法：

• 在青光眼诊断任务上，相比 GPT-4o bAcc 提升 34%，F1 提升 55%；

• 在心脏疾病诊断任务上，bAcc 提升 21%；

• 在 MIMIC 与 NEJM 多疾病诊断数据上均取得最佳性能；

• 即使不进行专门训练，也能 超过部分任务专用模型。

写在最后

LLM Agent 的诞生，为我们提供了一个极具想象空间的技术路线，它将传统模型的强大语言理解能力，与外部工具的实际动手能力相结合，创造出无限可能的应用空间。希望这篇文章能够启发你进一步探索和创新，用有限的代码，创造出更加强大、高效且安全的智能体，推动人工智能真正落地到更多场景，惠及更多人群。

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