A Multimodal Multi-Agent Framework for Radiology Report Generation

📄 arXiv: 2505.09787v1 📥 PDF

作者: Ziruo Yi, Ting Xiao, Mark V. Albert

分类: cs.AI

发布日期: 2025-05-14

💡 一句话要点

提出多模态多Agent框架，解决放射报告生成中的不一致、幻觉和跨模态不对齐问题。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 放射报告生成 多模态学习 多Agent系统 医学图像分析 临床推理

📋 核心要点

  1. 现有放射报告生成方法面临事实不一致、幻觉以及跨模态信息不对齐等问题，影响报告质量。
  2. 论文提出多模态多Agent框架，模拟临床推理流程，由多个Agent协同完成报告生成任务。
  3. 实验结果表明，该方法在自动指标和LLM评估中均优于基线，生成更准确、结构化和可解释的报告。

📝 摘要（中文）

放射报告生成（RRG）旨在从医学图像中自动生成诊断报告，从而增强临床工作流程并减轻放射科医生的工作负担。尽管最近利用多模态大型语言模型（MLLM）和检索增强生成（RAG）的方法取得了显著成果，但它们仍然面临事实不一致、幻觉和跨模态不对齐等挑战。我们提出了一种用于RRG的多模态多Agent框架，该框架与逐步临床推理工作流程相一致，其中特定于任务的Agent处理检索、草稿生成、视觉分析、细化和综合。实验结果表明，我们的方法在自动指标和基于LLM的评估中均优于强大的基线，从而生成更准确、结构化和可解释的报告。这项工作突出了临床对齐的多Agent框架在支持可解释和值得信赖的临床AI应用方面的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：放射报告生成旨在根据医学图像自动生成诊断报告。现有方法，特别是基于多模态大型语言模型和检索增强生成的方法，虽然取得了一定进展，但仍然存在事实不一致、产生幻觉以及跨模态信息不对齐的问题，导致生成的报告质量不高，难以直接应用于临床实践。

核心思路：论文的核心思路是将放射报告生成过程分解为多个步骤，模拟放射科医生的临床推理流程。每个步骤由一个专门的Agent负责，Agent之间协同工作，共同完成报告生成任务。这种分解能够更好地控制生成过程，减少错误，提高报告的准确性和可解释性。

技术框架：该框架包含多个Agent，每个Agent负责一个特定的任务：1) 检索Agent：负责从医学知识库中检索相关信息；2) 草稿生成Agent：根据图像和检索到的信息生成报告的初步草稿；3) 视觉分析Agent：负责分析医学图像，提取关键视觉特征；4) 细化Agent：根据视觉分析结果和检索到的信息，对草稿进行细化和修正；5) 综合Agent：将各个Agent的输出进行综合，生成最终的放射报告。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将放射报告生成任务分解为多个步骤，并为每个步骤设计了专门的Agent。这种多Agent协同的方式能够更好地模拟临床推理流程，提高报告的准确性和可解释性。与传统的端到端方法相比，该方法具有更好的可控性和可解释性。

关键设计：论文中没有明确给出关键参数设置、损失函数、网络结构等技术细节。这些细节可能因具体的Agent实现而异，需要在实际应用中进行调整和优化。（未知）

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该多模态多Agent框架在放射报告生成任务中表现出色，在自动评估指标和基于LLM的评估中均优于强大的基线模型。生成的报告更加准确、结构化和可解释，有效缓解了事实不一致、幻觉和跨模态不对齐等问题。具体性能数据和提升幅度未在摘要中明确给出。（未知）

🎯 应用场景

该研究成果可应用于临床辅助诊断，减轻放射科医生的工作负担，提高诊断效率和准确性。通过自动生成高质量的放射报告，可以为医生提供更全面的信息，辅助其做出更准确的诊断决策。未来，该技术有望应用于远程医疗、医学教育等领域，促进医疗资源的均衡分配。

📄 摘要（原文）

Radiology report generation (RRG) aims to automatically produce diagnostic reports from medical images, with the potential to enhance clinical workflows and reduce radiologists' workload. While recent approaches leveraging multimodal large language models (MLLMs) and retrieval-augmented generation (RAG) have achieved strong results, they continue to face challenges such as factual inconsistency, hallucination, and cross-modal misalignment. We propose a multimodal multi-agent framework for RRG that aligns with the stepwise clinical reasoning workflow, where task-specific agents handle retrieval, draft generation, visual analysis, refinement, and synthesis. Experimental results demonstrate that our approach outperforms a strong baseline in both automatic metrics and LLM-based evaluations, producing more accurate, structured, and interpretable reports. This work highlights the potential of clinically aligned multi-agent frameworks to support explainable and trustworthy clinical AI applications.