A Medical Multimodal Diagnostic Framework Integrating Vision-Language Models and Logic Tree Reasoning

📄 arXiv: 2512.21583v1 📥 PDF

作者: Zelin Zang, Wenyi Gu, Siqi Ma, Dan Yang, Yue Shen, Zhu Zhang, Guohui Fan, Wing-Kuen Ling, Fuji Yang

分类: cs.AI

发布日期: 2025-12-25

💡 一句话要点

提出基于LLaVA和逻辑树推理的医学多模态诊断框架，提升诊断准确性和可解释性。

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

关键词: 多模态诊断 视觉-语言模型 逻辑推理 医学人工智能 LLaVA 可解释性 临床应用

📋 核心要点

  1. 现有医学多模态模型难以保证推理的可靠性，常出现幻觉或不一致的思维链，限制了临床信任。
  2. 论文提出结合视觉-语言对齐与逻辑正则化推理的诊断框架，将诊断任务分解为可验证的步骤。
  3. 实验表明，该方法提高了诊断准确性，生成更具可解释性的推理轨迹，并在文本任务中保持竞争力。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型（LLMs）和视觉-语言模型（VLMs）在医学领域的快速发展，简单地整合临床文本和医学图像并不能保证可靠的推理。现有的多模态模型经常产生幻觉或不一致的思维链，限制了临床信任。我们提出了一种基于LLaVA的诊断框架，该框架将视觉-语言对齐与逻辑正则化推理相结合。该系统包括用于文本和图像的输入编码器、用于跨模态对齐的投影模块、将诊断任务分解为步骤的推理控制器以及将逐步前提组装成可验证结论的逻辑树生成器。在MedXpertQA和其他基准上的评估表明，我们的方法提高了诊断准确性，并在多模态任务上产生了更具可解释性的推理轨迹，同时在纯文本设置中保持了竞争力。这些结果表明，朝着值得信赖的多模态医学AI迈出了有希望的一步。

🔬 方法详解

问题定义：现有医学多模态诊断模型在整合临床文本和医学图像时，难以进行可靠的推理，容易产生幻觉或不一致的思维链，导致临床医生难以信任其诊断结果。这些模型缺乏对推理过程的明确逻辑约束，使得诊断结果难以验证和解释。

核心思路：论文的核心思路是将视觉-语言对齐与逻辑正则化推理相结合，构建一个可解释且可靠的多模态诊断框架。通过将复杂的诊断任务分解为一系列逻辑步骤，并利用逻辑树生成器将这些步骤组装成可验证的结论，从而提高诊断的准确性和可信度。

技术框架：该框架主要包含四个模块：1) 输入编码器：用于编码文本和图像信息。2) 投影模块：用于实现跨模态的视觉-语言对齐。3) 推理控制器：将诊断任务分解为一系列逻辑步骤。4) 逻辑树生成器：将逐步前提组装成可验证的结论。整体流程是，首先通过编码器提取文本和图像特征，然后通过投影模块进行模态对齐，接着推理控制器将诊断任务分解为逻辑步骤，最后逻辑树生成器将这些步骤组合成可验证的诊断结论。

关键创新：该论文的关键创新在于引入了逻辑树推理机制，对多模态诊断过程进行逻辑约束。与现有方法相比，该方法不仅利用了视觉-语言模型进行特征提取和关联，更重要的是，它通过逻辑树生成器将诊断过程形式化为一系列可验证的逻辑步骤，从而提高了诊断结果的可解释性和可信度。

关键设计：论文使用了LLaVA作为基础模型，并在此基础上构建了推理控制器和逻辑树生成器。推理控制器的具体实现细节（例如，如何分解诊断任务、如何选择合适的逻辑步骤）以及逻辑树生成器的具体算法（例如，如何构建逻辑树、如何进行逻辑验证）在论文中可能有所涉及，但具体参数设置、损失函数和网络结构等细节需要查阅原文才能确定。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该方法在MedXpertQA和其他基准测试中表现出色，提高了诊断准确性，并生成了更具可解释性的推理轨迹。虽然具体性能数据和提升幅度需要在原文中查找，但摘要明确指出该方法在多模态任务上优于现有方法，并在纯文本设置中保持了竞争力，证明了其有效性和泛化能力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于临床辅助诊断，帮助医生更准确、更高效地进行疾病诊断。通过提供可解释的推理过程，增强医生对AI诊断结果的信任度，并可用于医学教育和培训，帮助学生理解诊断逻辑。未来可扩展到更多医学领域，例如病理分析、影像组学等。

📄 摘要（原文）

With the rapid growth of large language models (LLMs) and vision-language models (VLMs) in medicine, simply integrating clinical text and medical imaging does not guarantee reliable reasoning. Existing multimodal models often produce hallucinations or inconsistent chains of thought, limiting clinical trust. We propose a diagnostic framework built upon LLaVA that combines vision-language alignment with logic-regularized reasoning. The system includes an input encoder for text and images, a projection module for cross-modal alignment, a reasoning controller that decomposes diagnostic tasks into steps, and a logic tree generator that assembles stepwise premises into verifiable conclusions. Evaluations on MedXpertQA and other benchmarks show that our method improves diagnostic accuracy and yields more interpretable reasoning traces on multimodal tasks, while remaining competitive on text-only settings. These results suggest a promising step toward trustworthy multimodal medical AI.