聚焦超声消融手术治疗规划中的自主多模态LLM智能体

聚焦超声消融手术（FUAS）作为一种极具潜力的非侵入性治疗手段，凭借其高安全性和精确性而备受青睐。然而，其临床实施涉及多模态图像解读、个性化剂量规划以及实时术中决策等一系列复杂任务，这些流程亟需智能化辅助以提升效率和可靠性。我们引入了FUAS-Agents，这是一个能够利用大型语言模型（LLM）的多模态理解及工具运用能力的自主智能体系统。通过整合患者临床资料与MRI数据，FUAS-Agents能够统筹调度一系列专业的医疗AI工具（包括图像分割、治疗剂量预测及临床指南检索等），以生成包含MRI影像、剂量参数及治疗策略的个性化治疗计划。

我们在子宫肌瘤治疗场景下对该系统进行了评估。四位资深FUAS专家的评估结果显示，在完整性、准确性、流畅性及临床指南符合性方面（采用5分制评分），分别有82.5%、82.5%、87.5%和97.5%的生成计划获得了4分及以上评价。这些结果揭示了由LLM驱动的智能体在强化复杂临床工作流程决策能力方面的巨大潜力，并为我们展示了一种结合通用模型与专业化专家系统以应对特定垂直医疗领域实际挑战的转化医学范例。我们的代码已开源，详见：https://anonymous.4open.science/r/FUAS-7D56


一、论文的研究目标、实际问题、科学假设及相关研究

  1. 研究目标与实际问题 该论文的核心研究目标是开发并评估一个名为FUAS-Agents的自主多模态大型语言模型（LLM）智能体系统，用于聚焦超声消融手术（Focused Ultrasound Ablation Surgery, FUAS）的个性化治疗方案制定 。

    它旨在解决以下几个FUAS临床应用中的实际问题：

    • 任务复杂性：FUAS的临床实施涉及多模态图像解读、个性化剂量规划和实时术中决策等复杂任务 。
    • 效率与可靠性需求：这些复杂过程需要智能辅助来提高效率和可靠性 。
    • 现有AI技术的局限性：尽管已有一些AI技术应用于FUAS的图像分割、剂量预测和术中监测等环节，但这些模型通常是针对特定任务的、由专家驱动的模型，存在泛化能力有限、严重依赖标注数据以及对复杂临床环境适应性差等问题 。这阻碍了FUAS技术的智能化发展和更广泛应用 。
    • 缺乏统一的智能框架：临床上迫切需要一个更强大、统一的框架，该框架需具备多模态语义理解、自主推理和跨任务泛化能力，以推进自动化和个性化的治疗规划 。

  2. 是否是一个新的问题？ 将AI技术应用于FUAS的各个环节（如图像分割、剂量预测）并非全新概念 。然而，构建一个基于多模态LLM的、自主的、多智能体（multi-agent）协作系统，来端到端地完成FUAS个性化治疗方案的生成，这是一个相对较新的探索方向。以往的AI应用多是解决单一问题，而FUAS-Agents旨在通过LLM的协调和工具使用能力，整合多个专用AI工具，实现更高级别的自主规划。LLM驱动的医疗智能体本身也是一个新兴领域 。

  3. 科学假设 论文的隐含科学假设是：一个基于多模态LLM的自主多智能体系统（FUAS-Agents），通过整合患者信息、医学影像（MRI）数据，并有效编排一系列专业的医学AI工具（如分割、剂量预测、指南检索），能够生成完整、准确、流畅且符合临床规范的个性化FUAS治疗方案，其质量能够得到资深临床专家的认可，从而展示LLM驱动的智能体在提升复杂临床工作流程中决策能力的潜力。

  4. 相关研究与归类 论文将相关研究主要归为以下两个方面：

    • 医疗保健与医学中的多模态大型语言模型 (Multi-modal large language models in healthcare and medicine)：
      • 早期模型如BioBERT、ClinicalBERT等在生物医学语料库上预训练，提升了临床、教育和研究任务的性能 。
      • 后续出现了领域特定的LLM，如GatorTron、PubMedGPT、Med-PaLM，在医学文本理解与生成，尤其是在EHR处理、临床问答和疾病预测方面表现出更强能力 。
      • 然而，这些模型的单模态特性限制了其在真实临床复杂异构数据环境中的表现 。
      • 因此，研究转向多模态基础模型，特别是视觉-语言模型。CLIP等跨模态预训练框架促进了医学多模态模型（如BioMedCLIP, LLaVA-Med）的发展，推动了其在诊断、视觉问答和自动报告生成等方面的应用 。
    • AI智能体生成医疗计划 (AI agents generate medical planning)：
      • AI智能体已在医疗保健领域崭露头角，应用于临床决策支持、疾病诊断、医学报告生成、医院与药物管理以及医学教育等 。
      • 尽管在这些领域取得了显著进展，但AI智能体在治疗规划方面的应用仍相对不足 。
      • 早期的尝试，如Xinyi Li等人使用基于cGAN的智能体进行头颈部调强放疗计划，但缺乏与基础模型的整合，限制了其复杂语言理解和多模态数据处理能力 。
      • 近期系统如DOLA（用于放疗规划，整合了LLaMA、RAG和强化学习） 和哈佛大学的TxAgent（整合211个医疗工具进行个体化治疗推荐，但目前主要关注药物相互作用和禁忌症评估） 有所进展。
      • 论文指出，由AI智能体生成治疗计划仍是一个重大挑战，因为需要强大的多模态数据融合、复杂的临床推理和个性化适应能力 。

  5. 值得关注的研究员/机构 （由于论文作者匿名，此处基于其引用的关键工作推断）

    • 在多模态医学LLM领域：LLaVA-Med的开发者（如Chunyuan Li, Cliff Wong等） 。
    • 在医学AI智能体领域：DOLA系统的开发者（如Humza Nusrat等） ；TxAgent系统的开发者（如Shanghua Gao, Marinka Zitnik等） 。
    • 在FUAS的AI应用领域：如进行图像处理的Sun and Zhang, Zhang et al. ；进行剂量预测的Hu et al., Luan et al. ；进行术中监测的Slotman et al., Ning et al. 。

二、论文提出的新思路、方法或模型及其关键与优势

  1. 新的思路、方法或模型：FUAS-Agents系统 论文提出了FUAS-Agents，一个基于多模态LLM的自主多智能体规划系统，专门用于FUAS治疗方案的制定 。其核心架构包含五个功能模块（如图1所示）：

    • 计划智能体 (Planner Agent)：负责解读用户（临床医生）的指令，并将复杂的请求（如输入MRI数据和患者信息以生成可视化治疗方案）分解为可执行的子任务，如数据提取与规范化、图像分析与分割、剂量预测、文本生成和可视化 。
    • 执行智能体 (Executor Agent)：负责执行具体任务 ，主要包含两个子模块：
      • 分割模块 (Segmentation Module)：基于SAM2模型的统一自动追踪框架进行医学图像分割 。它将医学图像视为视频序列，通过动态选择信息嵌入的自排序记忆库实现对多种3D模态的持续自动分割，且用户交互最少 。该模块经过微调，支持三种提示类型：Autonomy（全自动无引导分割）、Click（用户提供目标区域内单点注释）和BBox（用户提供包含目标区域的边界框） 。
      • 剂量预测模块 (Dose Prediction)：构建了一个基于影像组学（radiomics）的机器学习流程 。临床专家使用ITK-SNAP在治疗前MRI上标注感兴趣区域（ROIs），并记录相应的剂量值 。通过PyRadiomics提取影像组学特征（包括强度、纹理和形状） 。采用方差过滤、稳定性选择和LASSO回归三步进行特征选择 。最后，选定的特征与临床变量一同输入XGBoost回归器以预测连续剂量值 。
    • 策略智能体 (Strategy Agent)：负责生成治疗策略。
      • 数据质量与临床相关性保障：使用来自合作医疗机构的真实世界患者数据（超过2000例子宫肌瘤患者的治疗报告，包含人口统计学、MRI报告和超声手术治疗方案）进行模型微调，这些数据经过IRB批准并严格保护隐私 。数据由GPT-4进行清洗和安全检查，相关诊断信息被提取用于微调 。五位独立的临床专家对治疗报告进行审查和标注，以确保准确性和临床有效性，并减少潜在偏见 。数据集按1:9划分为临床验证集和模型微调集 。
      • FUAS模型微调：以Qwen3-14B为基础模型，因其优秀的文本理解和生成能力 。采用LoRA (Low-Rank Adaptation) 微调方法，在保持计算效率的同时使模型专门化于治疗方案生成 。
    • 记忆模块 (Memory Module)：
      • 整合多种医疗资源，包括临床指南、子宫肌瘤治疗方案和FUAS手术记录 。文本经过预处理和关键词过滤后，使用text-embedding-3-large模型嵌入为高维向量，并存储于向量数据库中以便高效检索 。基于FUAS专家共识指南的领域知识库构成了向量索引的基础，提供上下文感知的医学知识支持 。
      • 管理FUAS-Agents内部的中间数据并保留推理记忆 。通过整合Reflexion框架，模型能够自我反思、优化推理过程，从而提高复杂临床情境下治疗规划的准确性和可靠性 。
    • 优化智能体 (Optimizer Agent)：整合并优化来自执行智能体的输出，将其转化为最终的治疗计划 。它负责可视化图像分割和剂量预测结果，结合患者特定信息和治疗策略，并利用来自记忆模块的正面反馈来迭代增强计划，最终提供个性化的FUAS治疗建议 。

  2. 解决方案之关键

    • 多智能体协作：通过不同角色的智能体（计划、执行、策略、记忆、优化）协同工作，将复杂的治疗规划任务分解并有效执行。
    • 多模态LLM的核心协调作用：LLM不仅理解文本指令，还能处理和整合多模态信息（如MRI图像的解读需求间接通过调用专业工具实现），并协调各种AI工具的运作。
    • “基础模型 + 专家系统”的混合架构：结合通用基础模型（如LLMs, SAM2）的强大泛化能力和领域特定专家模型（如微调的分割模型、影像组学剂量预测模型）的专业精度 。
    • 真实世界数据的驱动与验证：使用真实的、经过专家审查的临床数据进行模型微调和验证，确保了方案的临床相关性和实用性 。
    • 知识整合与自我优化：记忆模块不仅提供外部知识（指南、文献），还通过Reflexion框架实现模型的自我反思和持续改进。

  3. 跟之前的方法相比有什么特点和优势？

    • 自主性与自动化程度高：FUAS-Agents旨在实现治疗规划流程的自主化，减少人工干预，提高效率。
    • 个性化规划能力：通过整合患者个体特征、MRI影像以及调用剂量预测模型，系统能够生成针对特定患者的个性化治疗方案 。
    • 多模态整合：能够处理文本（患者信息、指南）和影像（MRI）数据，并综合这些信息进行决策。
    • 更强的泛化潜力：基于LLM的框架和模块化设计，理论上比高度特化的单一任务AI模型更容易适应新的临床场景或整合新的工具。
    • 可解释性与合规性考量：通过生成包含治疗策略的报告，并基于临床指南进行知识检索，有潜力提供更透明的决策过程。人工评估也包含了对临床合规性的考量 。

三、论文实验设计

  1. 实验设计 论文通过对FUAS-Agents系统中的关键组件进行定量评估，并对最终生成的治疗方案进行人工专家评估来验证其有效性。主要评估场景是子宫肌瘤的FUAS治疗 。

    • 分割模块评估：
      • 模型：使用Medical SAM 2 (MedSAM-2)作为基线模型，并与论文中提出的增强型分割模块进行比较 。
      • 数据：包含702名接受FUAS治疗患者的3D MRI扫描和相应的手动分割结果，按8:2划分为训练集（561例）和验证集（141例） 。
      • 评估方式：在三种提示类型（Autonomy, Click, BBox）下进行评估 。
      • 评估指标：Dice相似系数、IoU（交并比）和两者的平均值（Average） 。
    • 剂量预测模块评估：
      • 数据：来自69名FUAS治疗患者的MRI数据（排除31例不合格后），包含T2WI序列和对应的剂量记录（15-245 kJ） 。数据集按8:2划分为训练集（55例）和验证集（14例） 。
      • 特征提取：使用ITK-SNAP进行3D病灶标注，通过PyRadiomics提取107个影像组学特征 。
      • 模型训练与评估：使用XGBoost回归器进行剂量预测，通过交叉验证评估模型性能 。
      • 评估指标：平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）、AUC-ROC（用于评估临床阈值附近的分类性能） 。还包括ROC曲线分析、剂量分布比较（KS检验）、残差分析和概率密度曲线（KL散度） 。
    • 报告生成（治疗策略）评估：
      • 基础模型：FUAS模型的策略智能体基于Qwen3-14B微调 。
      • 基线模型：选择了多个闭源（ChatGPT-40-Latest, Claude-3-7-Sonnet-Latest）和开源（GLM-4-32B, Doubao-1.5-thinking-pro, Qwen3-14B, DeepSeek-R1, DeepSeek-V3, Yi-34B-Chat, Llama-4-Scout-17B, Moonlight-16B）LLMs进行对比 。选择的基线模型参数量和功能与FUAS基础模型相似或更高 。
      • 训练细节：使用LoRA方法，rank=8，scaling_factor=16，学习率5e-5，训练3个epoch，梯度裁剪范数1.0，每个GPU批大小2，余弦学习率调度器，BF16精度，4步warm-up，在4个NVIDIA A800 80GB GPU上分布式训练 。
      • 评估数据：从数据集中随机选择200个样本（占10%）进行测试 。
      • 评估指标：ROUGE-1, ROUGE-2, ROUGE-L (衡量召回率) 和 BLEU-1 至 BLEU-4 (衡量n-gram精确率) 。
    • 人工专家评估：
      • 邀请四位资深的FUAS专家独立评估10个随机选择病例的治疗计划 。
      • 评估维度（5分制）：完整性（Completeness）、准确性（Accuracy）、流畅性（Fluency）和临床依从性/合规性（Clinical Compliance） 。

  2. 实验数据和结果

    • 分割模块结果 (Table 1)：
      • 论文提出的方法在所有提示类型下均优于基线MedSAM-2 。
      • 在"Autonomy"提示下，平均分割得分提升超过4.5倍 。
      • 在"Click"提示下，平均得分相对MedSAM-2提升11.5% 。
      • 即使在"BBox"提示下，论文方法在所有指标上仍有小幅提升 。
    • 剂量预测模块结果 (Figure 2)：
      • AUC为0.84 (95% CI: 0.80-0.88)，在90%特异性下灵敏度为78% 。
      • ROC曲线曲率0.62，表明在高风险剂量（>141 kJ）病例识别方面有所改进 。
      • 预测剂量分布与真实情况非常吻合（KS检验, P=0.76），但在高剂量区域略显保守（χ²=5.32, P=0.021），可能因为高剂量训练数据有限 。
      • 残差大多在±50 kJ以内，可接受的一致性界限为-68.2至+73.5 kJ 。
    • 报告生成结果 (Table 2)：
      • FUAS模型在所有ROUGE和BLEU指标上均优于所有基线模型 。
      • 例如，FUAS模型的ROUGE-1为0.5512，远高于GPT-40的0.3535；BLEU-4为0.1300，也远高于其他模型（如GPT-40的0.0163） 。这表明FUAS模型在生成与参考治疗策略更相似的文本方面表现更优。
    • 案例研究 (Case Study - Section 4.4.4)：
      • 与ChatGPT、GLM-4、DeepSeek-R1和GPT-40相比，FUAS模型在诊断准确性、治疗调整和风险控制方面表现更优，能提供更具临床可操作性、更符合患者需求的个性化治疗方案 。
    • 人工专家评估结果 (Section 4.5)：
      • 完整性：82.5%的计划在结构上被认为是全面的，覆盖了许多基本信息 。
      • 准确性：82.5% (或超过80%) 的计划被认为在临床上是恰当的，并与医学专业知识一致 。
      • 流畅性：87.5%的计划被认为是连贯和易读的 。
      • 临床依从性：97.5%的计划遵守了伦理标准、安全规程和监管指南 。

  3. 对科学假设的支持 是的，论文中的实验及结果很好地支持了其科学假设。

    • 组件性能：分割模块和剂量预测模块的定量评估结果显示了其有效性。
    • 策略生成：FUAS模型在治疗策略生成方面显著优于多个强大的基线LLMs。
    • 整体方案质量：最关键的是，四位资深FUAS专家对FUAS-Agents系统生成的最终治疗方案给出了高度评价，在完整性、准确性、流畅性和临床依从性四个维度上均获得了超过82.5%的认可率（评分为4或5分） 。这直接证明了该系统有潜力生成临床可接受的个性化治疗方案。
    • 这些结果共同表明，通过LLM驱动的多智能体系统整合专业AI工具，确实可以提升复杂临床工作流程（如FUAS治疗规划）中的决策能力和方案质量。

四、论文贡献

  1. 论文贡献

    • 提出FUAS-Agents框架：设计并实现了一个基于多模态LLM的自主多智能体系统，专门用于FUAS治疗方案的自动化和个性化生成 。
    • 混合AI架构的成功实践：展示了如何将通用基础模型（LLMs, SAM2）与领域特定的专家模型（如影像组学剂量预测、微调的分割模型）相结合，构建一个既具泛化能力又具专业深度的混合AI系统，以解决垂直医疗领域的实际挑战 。
    • FUAS治疗流程优化：证明了该系统能够优化FUAS的治疗工作流程，支持临床决策，并提高治疗的精确性和个性化水平 。
    • 真实世界数据应用与验证：使用了真实的、经伦理批准的、专家审查的临床数据进行模型微调和系统验证，增强了研究结果的临床相关性和可信度 。
    • 开源贡献：承诺公开代码 ，有助于社区进一步研究和复现。

  2. 给业界带来的影响

    • 推动FUAS技术的智能化和普及化：通过提高治疗规划的效率、可靠性和个性化程度，有望降低对操作者经验的过度依赖，从而促进FUAS技术在更广泛的临床场景中得到应用 。
    • 为复杂医疗决策提供新的AI解决方案范式：FUAS-Agents所展示的多智能体、多模态LLM驱动的混合架构，为其他复杂的医学影像引导治疗、手术规划、甚至疾病诊断等领域提供了新的AI系统设计思路 。
    • 加速AI在垂直医疗领域的转化应用：论文提供了一个将通用AI能力（LLM的理解、推理、工具使用）与专业医疗知识和工具相结合的转化范例，有助于推动更多AI技术从研究走向临床实用 。
    • 提升个性化医疗水平：通过整合患者个体数据和精密的AI分析，有望实现更精准的个性化治疗方案，从而可能改善治疗效果，减少副作用。

  3. 潜在的应用场景和商业机会

    • 商业化FUAS治疗规划软件：将FUAS-Agents的核心技术商业化，开发面向医院和FUAS中心的智能治疗规划软件产品或服务。
    • AI辅助手术规划平台：扩展FUAS-Agents的理念，构建支持多种影像引导微创治疗（如射频消融、冷冻消融、放射治疗等）的通用AI辅助规划平台。
    • 医学影像AI工具的集成与编排服务：提供一个平台或服务，允许医疗机构或AI开发者方便地集成和编排各种专用的医学影像分析工具（如分割、检测、定量分析），并通过LLM智能体进行统一管理和调用。
    • 基于真实世界数据的医疗AI模型训练与验证服务：在符合伦理和隐私法规的前提下，利用积累的真实世界医疗数据，为第三方提供医疗AI模型的定制化训练、微调和独立验证服务。
    • 临床决策支持模块：将FUAS-Agents的某些组件（如剂量预测、策略建议）作为模块集成到现有的电子病历系统（EMR）或医疗信息系统（HIS）中，为医生提供实时决策支持。

  4. 作为工程师的我应该关注哪些方面？

    • 多智能体系统 (Multi-Agent Systems)：学习如何设计、实现和协调多个AI智能体协同工作，包括智能体间的通信、任务分配和冲突解决。
    • 大型语言模型 (LLMs) 的工具使用能力：关注LLM如何被训练和提示以有效地调用外部工具（如AI模型API、数据库查询、知识检索）。
    • 多模态数据处理与融合：掌握处理和融合不同类型数据（如文本、图像、结构化数据）的技术，特别是医学影像（如MRI）的处理和分析。
    • 领域知识的整合：如何将特定领域的知识（如临床指南、专家经验）有效地融入AI系统中，例如通过RAG (Retrieval Augmented Generation)、知识图谱或微调。论文中使用了向量数据库和基于专家共识的知识库 。
    • AI模型的微调与优化：了解像LoRA这样的参数高效微调技术 ，以及如何针对特定任务（如治疗策略生成）选择和优化基础模型。
    • 影像组学 (Radiomics)：学习影像组学的基本流程，包括特征提取（如PyRadiomics ）、特征选择（如LASSO回归 ）和机器学习建模（如XGBoost ）。
    • 医学AI的伦理与法规：了解在处理医疗数据和开发临床应用时必须遵守的伦理准则（如IRB审批 ）和数据隐私法规。
    • 模型评估与验证：除了自动化指标（ROUGE, BLEU, Dice, AUC等），理解人工专家评估在医疗AI系统验证中的重要性和实施方法 。
    • 开源框架与工具：关注并学习论文中可能使用的或提及的开源工具和框架（如SAM2, ITK-SNAP, PyRadiomics, XGBoost, Qwen-3 等）。

五、值得进一步探索的问题和挑战

  1. 值得进一步探索的问题和挑战

    • 多中心数据验证与模型泛化性：论文已指出当前研究的局限性在于单中心数据训练，未来需要纳入多中心数据进行验证，以增强系统的泛化能力和鲁棒性 。这是确保模型在不同设备、不同人群、不同操作规范下依然有效工作的关键。
    • 实时术中决策支持的整合：虽然论文主要聚焦于治疗规划（通常是术前），但FUAS过程中的实时决策也至关重要 。如何将智能体系统的能力扩展到术中，根据实时反馈（如术中超声、温度监测）动态调整治疗方案，是一个重要挑战。
    • 更深层次的临床推理与可解释性：尽管LLM展现出一定的推理能力，但如何确保其推理过程完全符合复杂的临床逻辑，并能以医生易于理解和信任的方式解释其决策依据，仍需深入研究。
    • 处理更广泛的病种和更复杂的病例：当前研究以子宫肌瘤为例 ，未来需要验证系统在其他FUAS适应症（如各种恶性肿瘤）和更复杂病例（如多发病灶、邻近重要器官等）上的表现。
    • 智能体间的动态协作与学习：如何让多智能体系统中的各个智能体更智能地协作，甚至在协作过程中相互学习、共同进化，以适应不断变化的临床需求。
    • 数据安全与隐私保护的持续强化：在整合更多数据源、特别是在多中心合作时，如何采用更先进的技术（如联邦学习、差分隐私等）来保障数据安全和患者隐私。
    • 人机交互与信任构建：临床医生如何与这样的自主智能体系统进行有效交互？如何建立医生对AI生成方案的信任？这涉及用户界面设计、AI决策的透明化以及对AI潜在错误的容错机制等。

  2. 可能催生的新技术和投资机会

    • 医疗专用多模态基础模型：开发专门针对医疗领域（特别是医学影像和临床文本）优化的多模态基础模型，作为构建各类医疗AI智能体的强大基石。
    • 标准化医疗AI智能体开发与编排平台：提供低代码/无代码平台，使医疗专业人员或开发者能够方便地创建、配置、测试和部署用于特定临床工作流程的AI智能体系统，并能轻松集成各种经过验证的医疗AI工具。
    • “数字孪生”驱动的个性化手术模拟与规划：结合患者个体化的解剖结构、生理信息和AI智能体的规划能力，构建患者的“数字孪生”，在虚拟环境中进行手术模拟和方案优化，以预测治疗效果和潜在风险。
    • 下一代FUAS设备与智能控制系统：将AI智能体系统深度集成到FUAS硬件设备中，实现设备操作的智能化、自动化和实时反馈调控。
    • 临床验证即服务 (Clinical Validation as a Service)：为医疗AI产品（尤其是涉及复杂决策的智能体系统）提供独立的、符合监管要求的临床有效性和安全性验证服务。
    • 面向医疗AI的伦理、法规遵从技术方案：开发确保医疗AI系统在数据使用、决策过程、责任界定等方面符合相关伦理规范和法律法规的技术解决方案和咨询服务。

六、论文存在的不足及缺失

  1. 论文存在的不足及缺失

    • Optimizer Agent的具体机制阐述不足：论文描述了Optimizer Agent整合和优化输出的功能 ，但对其具体如何“利用来自记忆模块的正面反馈来迭代增强计划” 的机制和算法细节着墨不多，与其他智能体（如Executor Agent中的分割和剂量预测模块有较具体的模型和方法描述）相比，显得不够清晰。
    • 多智能体协作的细节和挑战未充分展开：虽然提出了多智能体框架，但智能体之间如何高效通信、如何处理潜在的指令冲突或信息不一致、以及整个系统的端到端延迟等工程挑战和解决方案讨论较少。
    • 对LLM自身幻觉和偏见的控制：LLM在生成文本或进行推理时可能产生幻觉或带有偏见。论文虽然提到了由5位临床专家审查数据以减少偏见 ，但对LLM智能体在规划过程中自身可能引入的偏见或错误推理的控制机制讨论不足。
    • SFT数据生成对GPT-4的依赖：论文提到使用GPT-4进行数据清洗和安全检查 。虽然这在研究中常见，但依赖闭源模型可能会对完全复现性带来一些限制，并且GPT-4本身的潜在偏好可能会影响数据处理。
    • 对失败案例的分析不足：尽管人类专家评估结果总体良好（例如，准确性82.5%的计划被评为4分或以上） ，但也意味着仍有17.5%的计划评分较低。对这些“不成功”的计划进行更深入的错误分析，将有助于揭示系统当前的具体短板。

  2. 需要进一步验证和存疑之处

    • “自主性”的真实程度：论文标题和描述中强调了系统的“自主性”。但在实际应用中，各个智能体（尤其是Planner Agent对任务的分解和指令的发出）在多大程度上依赖于预设的模板或规则，而不是真正的动态自主规划，值得进一步探究。
    • Reflexion框架在记忆模块中的具体作用和效果：论文提到记忆模块整合了Reflexion框架使模型能够自我反思和优化推理过程 。这一机制对最终方案质量的具体贡献有多大，以及是如何量化评估的，可以更详细地说明。
    • 对罕见或复杂病例的适应性：用于微调和验证的数据集（如2000例子宫肌瘤病例 ）可能主要代表常见情况。系统在面对罕见、异常或极其复杂的病例（例如，病灶位置特殊、合并多种其他疾病等）时的表现如何，需要更多验证。
    • 成本效益与临床实用性：构建和运行这样一个复杂的多智能体、多模态LLM系统，其计算成本、部署难度和维护成本如何？与传统人工规划或其他简化AI辅助方法相比，其在真实临床环境中的综合成本效益如何？
    • 跨不同FUAS设备和操作流程的兼容性：FUAS设备和具体的操作流程可能因制造商和医疗机构而异。FUAS-Agents系统能否方便地适应这些差异，需要验证。
    • 人类专家评估的主观性与一致性：虽然有4位专家参与评估 ，但评估本身仍带有一定主观性。报告专家间一致性（如ICC）将有助于增强评估结果的客观性。

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