mAIstro：一个用于医学影像放射组学和深度学习模型自动化端到端开发的开源多智能体系统
机器学习
2025-10-15 v2 图像与视频处理
摘要
基于大语言模型（LLM）构建的智能体系统为自动化医疗保健 AI 中的复杂工作流提供了有前景的能力。我们介绍了 mAIstro，一个用于医学 AI 模型端到端开发和部署的开源、自主多智能体框架。该系统通过自然语言界面协调探索性数据分析、放射组学特征提取、图像分割、分类和回归，无需用户编写任何代码。mAIstro 基于模块化架构构建，支持开源和闭源 LLM，并使用跨 16 个开源数据集的大量多样化提示进行了评估，覆盖了广泛的成像模态、解剖区域和数据类型。这些智能体成功执行了所有任务，生成了可解释的输出和经过验证的模型。这项工作提出了第一个能够统一数据分析、AI 模型开发和推理的智能体框架，适用于各种医疗保健应用，为临床和研究 AI 集成提供了可重复和可扩展的基础。代码可在以下地址获取：https://github.com/eltzanis/mAIstro
引用
@article{arxiv.2505.03785,
title = {mAIstro: an open-source multi-agentic system for automated end-to-end development of radiomics and deep learning models for medical imaging},
author = {Eleftherios Tzanis and Michail E. Klontzas},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.03785},
year = {2025}
}