CXReasonAgent：面向胸部 X 光的基于证据的诊断推理智能体

胸部 X 光在胸腔诊断中至关重要，其解读本质上需要多步且基于证据的推理。然而，大型视觉语言模型（LVLMs）常生成看似合理却缺乏诊断证据支撑的回答，且难以验证，适应新任务需高昂重训练成本。为此，本文提出 CXReasonAgent，该智能体整合大语言模型与临床诊断工具，利用图像衍生的诊断与视觉证据执行基于证据的推理。研究还引入了包含 12 项任务、1946 轮对话的多轮对话基准 CXReasonDial。实验表明，CXReasonAgent 能生成忠实于证据的回答，在安全性和可验证性上优于现有 LVLMs。