MMedAgent：斯坦福大学等高校推出的一款多模态医疗AI代理

MMedAgent简介

MMedAgent是由斯坦福大学、哈佛大学医学院、弗吉尼亚理工大学、密歇根州立大学、香港中文大学、清华大学和杜克大学联合开发的一款多模态医疗AI代理。它专门设计用于医疗领域，能够根据用户输入选择合适的专业模型作为工具，处理包括图像分割、分类、报告生成等多种医疗任务。MMedAgent通过指令调整数据集进行训练，能够整合并高效利用多种医疗工具，以提供精确的医疗解决方案。

MMedAgent主要功能

1. 多模态任务处理：MMedAgent能够处理包括图像分割、分类、报告生成等多种医疗任务。
2. 工具选择与执行：根据用户输入，选择合适的医疗工具执行特定任务，并聚合工具输出以回答用户。
3. 指令调整学习：通过指令调整数据集训练，使代理能够理解和响应用户的指令。
4. 数据类型支持广泛：支持多种医学影像模态，如MRI、CT、X光和组织学图像。
5. 新工具集成：具有更新和整合新医疗工具的效率，能够适应新工具的出现。

MMedAgent技术原理

1. 基于LLM的代理设计：MMedAgent基于大型语言模型（LLM），整合各种领域专家模型作为工具。
2. 端到端训练：通过视觉指令调整进行端到端训练，使模型能够正确使用工具并基于工具结果回答问题。
3. 统一对话格式：采用统一的对话格式，生成包含“思考”、“行动”和“价值”三个部分的输出，以确定是否需要外部工具，并执行相应的API调用。
4. 工具执行与结果聚合：MLLM作为行动规划器，生成格式化指令调用特定工具，并将工具的输出与用户指令和图像聚合，生成最终答案。
5. 自适应多模态医疗工具：开发专门的数据集以适应现有的定位和分割工具到医疗领域，使代理能够处理更复杂的任务。
6. 性能比较与评估：通过创建评估数据集和使用GPT-4评分系统，对MMedAgent的性能进行量化评估，并与现有的SOTA方法进行比较。

MMedAgent应用场景

1. 医学影像分析：使用MMedAgent对MRI、CT和X光等医学影像进行分析，辅助医生进行诊断。
2. 病理报告生成：自动从医疗影像中生成详细的病理报告，提高报告撰写效率。
3. 疾病分类与识别：对不同的疾病类型进行分类和识别，帮助医生快速确定病情。
4. 医疗问答系统：提供基于医学知识的问答服务，回答医生或患者关于疾病的咨询。
5. 药物信息检索：根据用户查询，检索和提供药物使用、剂量和副作用等相关信息。
6. 临床决策支持：在临床实践中提供决策支持，通过分析患者数据辅助制定治疗方案。

MMedAgent项目入口

• Github代码库：https://github.com/Wangyixinxin/MMedAgent
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2407.02483