MedCollab：基于 IBIS 结构化论证的因果驱动多智能体协作全周期临床诊断

针对大语言模型在临床应用中存在的诊断幻觉及推理可解释性不足问题，本文提出 MedCollab 多智能体框架。该框架模拟医院层级会诊流程，动态组建专科智能体团队。为确保临床严谨性，采用基于问题的信息系统（IBIS）论证协议，要求智能体提供基于证据的立场。此外，构建分层疾病因果链，将扁平化预测转化为具有明确逻辑算子的病理进展模型，并通过多轮共识机制过滤低质量推理。实验表明，该方法显著降低了医疗幻觉，提升了诊断准确率与推理质量。