基于证据的演员 - 验证者超声心动图智能体推理

超声心动图在心血管疾病筛查诊断中至关重要，但其自动化分析因心脏动力学复杂及视图异构性而极具挑战。尽管视觉语言模型（VLM）提供了新途径，现有方法多将任务视为从视频到答案的直接映射，易受模板捷径和虚假解释影响。为此，本文提出 EchoTrust，一种用于超声心动图 VLM 智能体的证据驱动型“演员 - 验证者”框架。该框架生成结构化中间表示并由不同角色分析，旨在为高风险临床应用提供更可靠、可解释的决策支持。