? 最近看了一篇超有意思的工作：直接把“肺结节诊断”做成一个多智能体 AI 系统，名字叫 LungNoduleAgent。
? 传统做法是：模型要么只做结节检测，要么只做良恶性分类，很难真正贴近医生的完整读片流程。
? 这篇文章的思路是——干脆按临床流程拆成三步，每一步都交给不同的“AI 小角色”协同完成。
?️ 第一步叫 Nodule Spotter：用多个检测模型做“专家会诊”，再通过聚类 + 审核机制，把靠谱的肺结节统一成一个更稳定的 mask，尽量少漏、多去假阳性。
?⚕️ 第二步是 Simulated Radiologist：在结节区域做“聚焦提示”，既看到局部，又保留周围肺组织的上下文，然后生成结构化的 CT 报告，把形态、密度、边界、分叶、毛刺等细节写清楚。
? 这里用的是专门为医学设计的 MedPrompt，让模型只围绕标注区域说人话版“放射科报告”，尽量少胡编乱造。
?⚕️?⚕️ 第三步是 Doctor Agent System：相当于几个亚专科医生围坐开 MDT，共同讨论这个结节到底倾向良性、可疑还是恶性。
? 每个“医生智能体”背后都接了一个医学知识图谱 + 文献检索，先各自给出判断和证据，再通过多轮讨论、总结，最后形成一个有理由支撑的最终结论。
? 文章的核心亮点，其实不是单点性能，而是强调 “区域级语义对齐 + 多智能体协同推理”：模型不只是给一个分数，而是能说清楚 为什么。
? 在两个私有数据集 + 公共 LIDC-IDRI 上，这个系统在报告生成、恶性分级上都跑赢了一众通用大模型（GPT-4o、Claude、Qwen2.5-VL 等）和医学智能体。
? 对临床来说，这种工作流特别适合：做结节筛查、随访管理、风险分层，不是替代医生，而是帮放射科把“又累又耗时”的环节拆出来，交给 AI 先打一遍草稿。
? 如果你们科室手上有：薄层肺 CT、结节标注/良恶性分级、基础临床信息、随访或手术病理，其实完全可以做一版 “自己的 LungNoduleAgent”：一边做科研，一边为实际工作流打样。
? 如果你正好有肺结节相关数据或项目想法，也欢迎来一起聊聊怎么把它变成一项高质量研究～
#生物医学科研 #科研学习 #计算机视觉 #人机交互 #机器学习 #人工智能发展 #智能体 #医学影像 #文献 #多模态人工智能
? 传统做法是：模型要么只做结节检测，要么只做良恶性分类，很难真正贴近医生的完整读片流程。
? 这篇文章的思路是——干脆按临床流程拆成三步，每一步都交给不同的“AI 小角色”协同完成。
?️ 第一步叫 Nodule Spotter：用多个检测模型做“专家会诊”，再通过聚类 + 审核机制，把靠谱的肺结节统一成一个更稳定的 mask，尽量少漏、多去假阳性。
?⚕️ 第二步是 Simulated Radiologist：在结节区域做“聚焦提示”，既看到局部，又保留周围肺组织的上下文，然后生成结构化的 CT 报告，把形态、密度、边界、分叶、毛刺等细节写清楚。
? 这里用的是专门为医学设计的 MedPrompt，让模型只围绕标注区域说人话版“放射科报告”，尽量少胡编乱造。
?⚕️?⚕️ 第三步是 Doctor Agent System：相当于几个亚专科医生围坐开 MDT，共同讨论这个结节到底倾向良性、可疑还是恶性。
? 每个“医生智能体”背后都接了一个医学知识图谱 + 文献检索，先各自给出判断和证据，再通过多轮讨论、总结，最后形成一个有理由支撑的最终结论。
? 文章的核心亮点，其实不是单点性能，而是强调 “区域级语义对齐 + 多智能体协同推理”：模型不只是给一个分数，而是能说清楚 为什么。
? 在两个私有数据集 + 公共 LIDC-IDRI 上，这个系统在报告生成、恶性分级上都跑赢了一众通用大模型（GPT-4o、Claude、Qwen2.5-VL 等）和医学智能体。
? 对临床来说，这种工作流特别适合：做结节筛查、随访管理、风险分层，不是替代医生，而是帮放射科把“又累又耗时”的环节拆出来，交给 AI 先打一遍草稿。
? 如果你们科室手上有：薄层肺 CT、结节标注/良恶性分级、基础临床信息、随访或手术病理，其实完全可以做一版 “自己的 LungNoduleAgent”：一边做科研，一边为实际工作流打样。
? 如果你正好有肺结节相关数据或项目想法，也欢迎来一起聊聊怎么把它变成一项高质量研究～
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