Multi-Agent System Medical AI Task Decomposition Ultrasound Interpretation
摘要

针对胎儿超声解读中“一任务一模型”范式的局限性及多模态大模型的幻觉问题,本文提出 FetUSAgents,一种工具增强的多智能体系统。该系统通过协作式 LLM 智能体协调专用视觉工具,将临床查询分解为从解剖识别到定量测量的子任务。引入双路径证据仲裁机制,融合 LLM 推理与结构化计算证据,并利用检索增强证据库支持可追溯结论。实验表明,该系统在 VQA 准确率上显著优于现有基线,为产前影像提供了可扩展的证据驱动辅助方案。

AI 推荐理由

论文核心在于多智能体协作下的任务分解与子任务规划,将临床查询拆解为从解剖识别到定量测量的步骤。

研究机构
清华大学
论文信息
作者 Xiaotian Hu, Mingxuan Liu, Junwei Huang, Kasidit Anmahapong, Yifei Chen et al.
发布日期 2026-05-25
arXiv ID 2605.25357
相关性评分 8/10 (高度相关)