DERM-3R：面向真实临床场景皮肤病诊断与治疗的资源高效多智能体框架
人工智能
2026-04-14 v1 多智能体系统
摘要
皮肤病给全球带来了巨大且日益增长的负担，影响着数十亿人，并显著降低了生活质量。虽然现代疗法可以迅速控制急性症状，但长期结果往往受到单靶点范式、复发过程以及对系统性合并症关注不足的限制。中医通过辨证论治和个体化治疗提供了一种补充性的整体方法，但实践受到非标准化知识、不完整的多模态记录以及专家推理可扩展性差的阻碍。我们提出了DERM-3R，一个资源高效的多智能体框架，用于在有限的数据和计算资源下对中医皮肤病诊断和治疗进行建模。基于真实世界的工作流程，我们将决策制定重新表述为三个核心问题：细粒度病灶识别、具有专家级发病机制建模的多视角病灶表征，以及用于辨证论治和治疗计划的整体推理。DERM-3R包含三个协作智能体：DERM-Rec、DERM-Rep和DERM-Reason，每个智能体针对该流程的一个组成部分。基于轻量级多模态LLM构建，并在103个真实世界中医银屑病病例上进行部分微调，DERM-3R在皮肤病学推理任务上表现强劲。使用自动评估指标、LLM作为评判者和医生评估进行的评估表明，尽管数据和参数更新极少，DERM-3R仍能匹配或超越大型通用多模态模型。这些结果表明，结构化的、领域感知的多智能体建模可以成为皮肤病学和整合医学中复杂临床任务的一种实用的替代方案，以替代暴力扩展。
引用
@article{arxiv.2604.09596,
title = {DERM-3R: A Resource-Efficient Multimodal Agents Framework for Dermatologic Diagnosis and Treatment in Real-World Clinical Settings},
author = {Ziwen Chen and Zhendong Wang and Chongjing Wang and Yurui Dong and Luozhijie Jin and Jihao Gu and Kui Chen and Jiaxi Yang and Bingjie Lu and Zhou Zhang and Jirui Dai and Changyong Luo and Xiameng Gai and Haibing Lan and Zhi Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.09596},
year = {2026}
}