论文信息
标题 (Title)：MACD: Multi-Agent Clinical Diagnosis with Self-Learned Knowledge for LLM
作者 (Authors)- Wenliang Li, Rui Yan, Xu Zhang, Li Chen, Hongji Zhu, Jing Zhao, Junjun Li, Mengru Li, Wei Cao, Zihang Jiang, Wei Wei, Kun Zhang, and Shaohua Kevin Zhou
发表年份 (Year)：2025
- 原文链接 (URL)：
https://arxiv.org/abs/2509.20067v3
结构化摘要 (Structured Abstract)
背景/目标 (Background/Objective)：尽管大语言模型（LLMs）在医疗领域展现出巨大潜力，但在处理复杂的真实世界临床诊断时仍面临挑战
。传统方法通常优化孤立的单次推理，忽视了可复用临床经验的积累 。本研究旨在创建一个能模拟医生积累经验过程的框架，使 LLM 能通过自学习来提升诊断能力 。 方法 (Methods)：研究提出了一个名为“多智能体临床诊断”（MACD）的框架
。该框架包含三个核心智能体：知识摘要智能体（从历史病例中提取关键洞见）、知识提炼智能体（将洞见整合成结构化的“自学习知识”）和诊断智能体（利用这些知识进行诊断推理） 。研究还将其扩展为一个 MACD-人机协作工作流，让多个诊断智能体进行会诊，并在无法达成共识时由人类医生介入 。 结果 (Results)：在包含 4390 个真实病例的数据集上，MACD 框架显著提升了诊断准确率，最高比既有临床指南提升了 22.3%
。与人类医生的诊断相比，MACD 的表现相当甚至更优，准确率最高提升 16% 。MACD-人机协作工作流的表现比纯医生诊断高出 18.6% 。 结论 (Conclusion)：本研究提出了一个可扩展的自学习范式，有效弥合了 LLM 内在知识与真实临床实践需求之间的鸿沟
。该框架不仅提升了诊断的准确性和可解释性，也为构建更可靠、可部署的 AI 辅助诊断系统提供了新路径 。
1. 引言 (Introduction)
1.1. 研究背景与核心问题 (Research Background & Problem Statement)
研究背景：大语言模型（LLM）在标准的医学问答基准测试中表现出色，但这些测试场景过于简化，无法反映真实世界开放式诊断的复杂性
。因此，当 LLM 直接应用于真实的临床数据时，其性能会出现显著下降 。 核心研究问题 (RQs)：如何让 LLM 模仿人类医生积累和运用临床经验的核心能力，从而超越单次、孤立的推理，系统性地提升其在复杂、真实的临床场景中的诊断准确性？
问题的新颖性：当前主流的提示工程（如思维链）和多智能体方法侧重于优化单次诊断过程，而忽略了从临床实践中积累可复用经验这一关键环节
。本文首次提出了一个模拟医生专业成长路径的“经验积累”框架，这是一个全新的视角。
1.2. 文献综述与研究缺口 (Literature Review & Research Gap)
现有研究总结：目前提升 LLM 临床诊断能力的方法主要是提示工程，例如使用思维链（chain-of-thought）或少样本（few-shot）提示来引导模型的推理过程
。这些方法虽然灵活且成本低，但存在一个共同的缺陷。 研究缺口 (Gap)：现有方法将每次诊断都视为一个独立的任务，未能建立一个能够从过往案例中学习、提炼并复用诊断知识的机制
。这与人类医生的工作模式截然相反——医生正是依赖不断积累的经验来高效、准确地进行诊断 。
1.3. 研究目标与核心假设/命题 (Objectives & Hypotheses/Propositions)
研究目标：设计并验证一个名为 MACD 的新型多智能体临床诊断框架，使其能够系统性地积累可复用的临床经验，并在此基础上提出一个人机协作的工作流，以提升诊断的准确性和实用性
。 核心假设/命题：
通过模拟医生积累经验的过程，由智能体自主学习生成的“自学习知识”（Self-Learned Knowledge）比现有的专业临床指南更能有效提升 LLM 的诊断准确率。
基于 MACD 框架的人机协作工作流，能够通过多智能体会诊和人类专家监督，实现超越单个智能体或纯人类医生的诊断性能。
2. 研究设计与方法 (Methodology)
2.1. 研究范式与方法论 (Research Paradigm & Methodology)
研究范式：本研究为定量研究。
方法论：研究的核心是创建并评估一个多智能体系统（MACD 框架），通过模拟人类认知学习过程来提升 LLM 的性能
。 解决方案关键：
经验积累阶段：
知识摘要智能体 (Knowledge Summarizer Agent)：从一系列“学习病例”中自主学习和总结，为特定疾病形成结构化的诊断概念
。 知识提炼智能体 (Knowledge Refiner Agent)：对摘要智能体产生的概念池进行双重过滤：首先通过语义嵌入（BioBERT）进行冗余过滤，去除重复概念；然后通过重要性评估（一种基于概念的因果干预方法），剔除对诊断产生负面影响的错误或杂散概念
。最终产出高度优化和精炼的“自学习知识” 。
临床决策阶段：
诊断智能体 (Diagnostician Agent)：在诊断新病例时，将提炼出的“自学习知识”作为先验信息注入到提示（Prompt）中，引导其更精确地关注疾病的关键特征，从而做出更准确的诊断
。
与之前方法的特点和优势：
从“优化推理”到“积累经验”：与 CoT 等优化单次推理过程的方法不同，MACD 构建了一个长期、可复用、可持续增长的经验库，更贴近人类专家的成长模式
。 轻量、灵活、安全：相比于通过参数微调来注入知识的方式，MACD 采用提示注入，成本更低，更新更灵活，且知识库是人类可读的，更具可解释性
。同时，数据处理可在本地完成，解决了医疗数据的隐私难题 。 个性化知识：框架为每个基础模型生成其专属的“自学习知识”，这种知识与模型自身的“思维模式”高度兼容，效果优于通用的外部知识
。
2.2. 数据来源与样本 (Data Source & Sample)
数据来源：研究构建了一个名为 MIMIC-MACD 的数据集，包含 4390 个病患案例，数据源自 MIMIC-IV v2.2 和 MIMIC-CDM 数据库
。 样本：数据集涵盖了七种腹部和胸部疾病，包括阑尾炎、胆囊炎、憩室炎、胰腺炎、心包炎、肺炎和肺栓塞
。每个病例包含四类文本信息：现病史、体格检查、实验室结果和影像报告 。数据集被划分为用于知识学习的“抽样集”和用于最终评估的“测试集”，以防止数据泄露 。
2.3. 操作化与测量 (Operationalization & Measurement)
关键变量定义：
自学习知识 (Self-Learned Knowledge)：由知识摘要和提炼智能体从学习病例中自动生成的、结构化的诊断要点集合。
基线知识 (Baseline Knowledge)：作为对比，研究人员从权威的专业机构临床指南（Professional Guideline）和梅奥诊所指南（Mayo Clinic Guideline）中提取了相应的诊断知识
。
测量：
主要诊断准确率 (Primary Diagnostic Accuracy)：评估模型性能的核心指标
。采用两级匹配规则：一级为核心医学术语的精确匹配；二级为考虑临床常见变体的宽松匹配（如接受“心包积液”作为“心包炎”的准确诊断） 。 有效意见率 (Effective Opinion Rate)：在人机协作流程中，衡量智能体组提供的诊断意见中至少有一次提及正确疾病的比例，用以评估其临床参考价值
。 诊断共识率 (Rate of Diagnostic Consensus)：在协作流程中，衡量多智能体通过多轮讨论达成一致诊断的效率
。
3. 结果与发现 (Results & Findings)
3.1. 主要发现概述 (Overview of Key Findings)
自学习知识优越性：与使用专业指南等基线知识相比，由 MACD 框架生成的“自学习知识”能更显著地提升所有测试模型的诊断准确率，平均提升 11.6%，最高可达 22.3%
。 性能超越人类专家：搭载“自学习知识”的诊断智能体（尤其是基于 Llama-3.1-70B 的模型）在诊断准确率上达到甚至超越了人类专家水平，平均准确率从人类的 65% 提升至 81%
。同时，诊断效率大幅领先（平均每例 13.29 秒 vs. 209.71 秒） 。 人机协作效果显著：MACD-人机协作工作流的诊断准确率达到了 83.6%，显著高于纯医生诊断（65.0%）和最强的单个诊断智能体（81.0%）
。 知识的稳定性与偏好：“自学习知识”表现出良好的跨模型稳定性和迁移性
。同时，研究发现每个诊断智能体在使用自己团队生成的知识时表现最佳，显示出一种“模型特异性”或“个性化偏好” 。
3.2. 关键数据与图表解读 (Interpretation of Key Data & Figures)
图 2：自学习知识与基线知识的诊断准确率对比
展示内容：该图通过柱状图和雷达图，直观比较了三种不同 LLM（Llama-70B, Deepseek-70B, Llama-8B）在使用“自学习知识”与两种指南知识（梅奥诊所指南、专业指南）时的诊断准确率
。 揭示关系：图 2b 显示，在所有模型上，“自学习知识”（橙色柱）带来的平均准确率均高于两种指南知识（蓝色和黄色柱）
。例如，对于 Llama-70B，自学习知识的准确率为 84.4%，而梅奥指南和专业指南分别为 75.2% 和 62.1% 。这证明了自学习知识的优越性。
表 1 & 表 3：诊断智能体、人类医生及人机协作流程的性能对比
展示内容：表 1 比较了三个诊断智能体与人类医生在7种疾病上的诊断准确率和平均耗时
。表 3 则进一步加入了 MACD-人机协作工作流的准确率数据 。 揭示关系：数据显示，最强的 Llama3.1-70B 智能体在平均准确率上显著优于人类医生（0.810 vs. 0.650, p<0.001）
。而 MACD-人机协作工作流的准确率进一步提升至 0.836，证明了协作的增效作用 。
图 4a：诊断智能体对不同来源知识的偏好
展示内容：三组 3D 柱状图分别展示了 Llama-70B、Llama-8B 和 Deepseek-70B 三个模型在使用自身或其他模型生成的自学习知识时的性能
。 揭示关系：每一组图中，代表使用“自身知识”的柱子总是最高的
。例如，Llama-8B 模型在使用自身知识时准确率为 70.9%，而使用 Llama-70B 的知识时则降至 63.7% 。这清晰地证明了模型对自身生成的个性化知识存在明显偏好。
4. 讨论 (Discussion)
4.1. 结果的深度解读 (In-depth Interpretation of Results)
研究结果有力地回答了引言中的核心问题。MACD 框架的成功表明，模拟人类医生的“经验积累”过程是弥合 LLM 通用知识与临床实践具体需求之间鸿沟的有效途径
。 自学习知识之所以优于专业指南，并非因为指南不权威，而在于“知识格式的适用性”问题
。指南为人类认知设计，而自学习知识的语言风格和逻辑结构与 LLM 的内部推理机制高度兼容，因此应用起来更直接、高效 。 模型对自身知识的偏好揭示了“智能体特异性”现象，即不同 LLM 因其架构和训练数据的差异，形成了独特的“思维模式”
。这启发我们，未来的临床 LLM 应用可能更需要个性化的、持续学习的经验库，而非一个统一的通用知识库 。
4.2. 理论贡献 (Theoretical Contributions)
提出了新的 AI 学习范式：本研究从“优化单次推理”转向“构建长期经验库”，为 LLM 在专业领域的应用提供了一个全新的、更接近人类专家成长模式的理论框架
。 深化了对 LLM 知识应用的理解：揭示了 LLM 应用外部知识时存在的“格式兼容性”和“个体偏好”问题，为未来如何更有效地向 LLM 注入领域知识提供了重要洞见。
对业界的影响：该框架为开发更智能、更值得信赖的临床决策支持系统（CDSS）提供了具体实现路径。通过自学习和人机协作，有望推动 AI 在医疗领域的实际部署和应用，最终惠及全球患者
。
4.3. 实践启示 (Practical Implications)
对临床医生：MACD-人机协作工作流可作为强大的“医疗助手”，为医生提供多源、高效的诊断参考意见，尤其是在复杂或罕见病例中，能够拓宽医生的诊断思路
。 对医疗 AI 开发者：提供了一种轻量级、可解释且注重数据隐私的 LLM 优化方案。开发者无需进行昂贵的模型微调，即可通过该框架持续提升模型在特定领域的性能
。
4.4. 局限性与未来研究 (Limitations & Future Research)
局限性：
数据模态单一：研究使用的数据集（MIMIC-IV）主要基于文本，而真实临床诊断还需直接解读医学影像。未来需要让 LLM 具备直接处理多模态数据的能力
。 数据来源局限：数据集主要来自美国，语言为英语，框架在其他国家和地区的医疗数据上的表现有待验证
。 自动化程度：当前的 MACD 框架依赖于一个结构化、手动引导的工作流，未来需要向更复杂的、完全自动化的智能体系统发展
。
未来研究：
深化协作机制：深入研究在协作会诊中如何最优化地利用自学习知识，以最大化框架潜力
。 专科领域应用：将该框架应用于更专业的疾病领域，以提升 LLM 在专科诊断中的能力
。 伦理与可信度：持续推进 LLM 诊断过程的可解释性研究，以达到临床医生和患者可接受的信任水平，并关注相关的伦理和安全问题
。
5. 结论 (Conclusion)
本研究成功构建并验证了一个新颖的多智能体临床诊断框架（MACD）。通过模拟人类医生的经验积累过程，该框架能够让 LLM 自主学习和提炼临床知识，从而有效提升其在开放式临床诊断任务中的准确性和通用性，使其性能达到甚至在某些方面超越了人类专家水平
6. 核心参考文献 (Core References)
Hager, P. et al. (2024). Evaluation and mitigation of the limitations of large language models in clinical decision-making.
Nature medicine, 30, 2613-2622.
理由：该研究指出了 LLM 在临床决策中的局限性，并提供了本研究中使用的数据集（MIMIC-CDM）和评估框架，是本文进行问题定义和实验设计的重要基础。
Wei, J. et al. (2022). Chain-of-thought prompting elicits reasoning in large language models.
Advances in neural information processing systems, 35, 24824-24837.
理由：这是“思维链（CoT）”提示方法的开创性工作，是本文用来对比和论证其“经验积累”范式优越性的一个关键参照点。
Madaan, A. et al. (2023). Self-refine: Iterative refinement with self-feedback.
Advances in Neural Information Processing Systems, 36, 46534-46594.
理由：代表了另一类通过自我反馈进行单次推理优化的主流方法，凸显了本文所提出的长期经验积累方法的独特性。
Thirunavukarasu, A. J. et al. (2023). Large language models in medicine.
Nature medicine, 29, 1930-1940.
理由：这篇综述性文章为 LLM 在医学领域的应用提供了宏观背景，有助于理解本文研究的整体学术价值和地位。
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