导读
多模态大模型（MLLM）在医学影像诊断上有一个根本性矛盾：它们能"看"图像、能"说"结论，但做不好临床诊断中最关键的一步------定量分析。测量杯盘比、计算射血分数、评估组织厚度，这些需要精确数值的操作是 MLLM 的短板。更严重的是，MLLM 在推理过程中容易产生幻觉和不一致，这在临床场景中不可接受。
MedAgent-Pro 的思路是不让 MLLM 直接做诊断，而是让它扮演临床医生的角色------先查指南、制定计划、调用专业工具做定量分析、最后综合证据决策。在青光眼和心脏病两个诊断任务上，MedAgent-Pro 的 MOE 决策模式以 90.4% 和 66.8% 的准确率大幅超越通用 MLLM 和专用模型。
论文信息
- 标题：MedAgent-Pro: Towards Evidence-based Multi-modal Medical Diagnosis via Reasoning Agentic Workflow
- 作者：Ziyue Wang, Junde Wu, Linghan Cai, Chang Han Low, Xihong Yang, Qiaxuan Li, Yueming Jin
- 机构：新加坡国立大学（NUS）、牛津大学（University of Oxford）
- 发表：ICLR 2026（arXiv 2503.18968）
- 代码 ：github.com/jinlab-imvr...
一、MLLM 做医学诊断的瓶颈在哪里
论文首先用实验展示了现有 MLLM 在医学诊断上的表现：
| 模型 | 青光眼 mACC | 青光眼 F1 | 心脏病 mACC | 心脏病 F1 |
|---|---|---|---|---|
| LLaVA-Med | 50.0 | 0.0 | 50.0 | 0.0 |
| Janus-Pro-7B | 53.4 | 13.3 | 52.3 | 10.7 |
| BioMedClip | 58.1 | 21.3 | 47.0 | 37.8 |
LLaVA-Med 和 Janus-Pro-7B 的 F1 接近 0，说明它们基本在随机猜测。即使是专门针对医学的 BioMedClip，准确率也仅略高于 50%。
核心问题在于：临床诊断不是"看一眼图片给个结论"，而是一个多步骤、多指标、循证的推理过程。比如青光眼诊断需要测量杯盘比（vCDR）、评估盘沿厚度（RT）、检查视盘周围萎缩（PPA）和盘沿出血（DH），任何单一视觉特征都不足以做出准确判断。
二、MedAgent-Pro 的两层 Agent 架构
MedAgent-Pro 将诊断过程分为任务层 和案例层两个层级。
图片来源于原论文
任务层：基于知识的诊断计划生成
对于每种疾病，任务层执行以下流程：
- RAG Agent：从 MedlinePlus 等医学指南库检索该疾病的临床诊断标准
- Planner Agent（GPT-4o）：根据检索到的临床标准，生成结构化的诊断计划
诊断计划输出为一组三元组：(对象, 工具, 操作)。例如青光眼的计划可能包括：
- （视盘/视杯, 分割工具, 测量杯盘比）
- （视盘边缘, 分割工具, 评估盘沿厚度）
- （视盘周围区域, VQA 工具, 检查萎缩征象）
- （眼底图像, 分类工具, 检测盘沿出血）
这一层的关键价值是：诊断计划来自临床指南，而非模型自己编造。
案例层：针对单个患者的循证执行
对每个具体患者的影像，案例层按计划逐步执行：
- Orchestrator Agent：分析患者数据，选择诊断计划中的相关步骤
- Tool Agents：调用专业医学工具（分割、定位、VQA 模型）处理影像
- Coding Agent：将工具输出转化为定量指标（如杯盘比的具体数值）
- Summary Agent：汇总各项指标的分析结果
- Decider Agent：综合证据做出最终诊断
在代码实现中，工具接口统一为 Function(image_path, save_dir, save_name)，方便接入不同的医学影像分析工具。
三、两种决策模式：LLM vs MOE
MedAgent-Pro 提供两种最终决策方式：
LLM Decider：由 GPT-4o 直接综合各项指标做出诊断判断。
MOE（Mixture-of-Experts）Decider：用加权评分公式做决策：
其中 取值为 1（异常）、0.5（不确定）或 0（正常），为各指标权重。当 时判定为患病。
实验结果表明 MOE Decider 在两个任务上大幅优于 LLM Decider：
| 决策模式 | 青光眼 mACC | 青光眼 F1 | 心脏病 mACC | 心脏病 F1 |
|---|---|---|---|---|
| MedAgent-Pro (LLM) | 75.9 | 44.8 | 63.8 | 44.1 |
| MedAgent-Pro (MOE) | 90.4 | 76.4 | 66.8 | 52.6 |
MOE 在青光眼上比 LLM 高 14.5% mACC，说明结构化的加权决策比让 LLM 自由推理更可靠------LLM 在综合多指标时容易受干扰或产生不一致的推理。
四、与专用模型的对比
在青光眼诊断上，MedAgent-Pro 不仅超越了通用 MLLM，还超越了专门的任务特定模型：
| 方法 | AUC | mACC | F1 |
|---|---|---|---|
| VUNO EYE TEAM（REFUGE2 排名第 1） | 88.3 | --- | --- |
| MIG（排名第 2） | 87.6 | --- | --- |
| MAI（排名第 3） | 86.1 | --- | --- |
| RetiZero | --- | 50.8 | 18.4 |
| VisionUnite | --- | 85.8 | 73.1 |
| MedAgent-Pro (MOE) | 95.1 | 90.4 | 76.4 |
MedAgent-Pro 的 AUC 达到 95.1，超越 REFUGE2 挑战赛排名第一的方案（88.3）6.8 个点。
五、消融实验：指标组合与补偿效应
青光眼诊断中 4 个指标的单独表现：
| 指标 | mACC | F1 |
|---|---|---|
| vCDR（杯盘比） | 81.7 | 65.9 |
| RT（盘沿厚度） | 70.8 | 31.3 |
| PPA（视盘周围萎缩） | 81.0 | 74.6 |
| DH（盘沿出血） | 66.8 | 29.6 |
多指标组合（MOE Decider）：
| 指标组合 | mACC | F1 |
|---|---|---|
| vCDR + RT | 87.0 | 55.0 |
| vCDR + PPA | 93.8 | 78.7 |
| vCDR + RT + PPA | 90.1 | 81.5 |
| 四项全用 | 90.4 | 76.4 |
值得注意的是，vCDR + PPA 的组合（93.8%）甚至略高于四项全用（90.4%），说明增加更多指标不一定带来提升------指标间的权重平衡很重要。
另一个关键发现：当 LLM Decider 缺少 vCDR 这个核心指标时（用 RT + PPA），F1 骤降至 14.3%。这说明 LLM 在关键指标缺失时的鲁棒性较弱，而 MOE 的加权机制能更好地处理指标间的补偿关系。
图片来源于原论文
六、总结与思考
MedAgent-Pro 的核心价值不在于某个模块的性能，而在于将临床诊断的循证流程工程化为 Agent 工作流：查指南 → 制计划 → 用工具 → 出数据 → 做决策。这种设计使得诊断过程可解释、可审计、可扩展到新的疾病类型（只需新增工具和指南）。
值得关注的设计选择：
- MOE Decider 优于 LLM Decider，说明在需要精确综合多指标的场景下，结构化的决策规则比端到端 LLM 推理更可靠
- 诊断计划来自 RAG 检索的临床指南，而非模型自己生成，降低了幻觉风险
- 工具接口标准化（统一输入输出格式），方便扩展新工具
当前局限：
- 仅验证了青光眼（2D 眼底图像）和心脏病（3D 超声心动图）两个疾病，更多疾病类型的泛化能力有待验证
- 心脏病任务的准确率（66.8%）相比青光眼（90.4%）低不少，3D 影像分析仍有挑战
- 依赖 GPT-4o 作为 Planner 和 LLM Decider，本地部署受限
- 代码仓库规模较小（123 stars），社区生态处于早期