为何专家模型仍然重要：面向医疗人工智能的异构多智能体范式

通用大型语言模型（如 GPT 和 Claude）在医疗领域的卓越表现引发了一个关键问题：是否意味着领域特定的医学专家模型将变得多余？我们认为，医疗人工智能的未来不在于构建单一的医学基础模型，也不在于取代人类专家知识，而在于协调通用大型语言模型、领域特定专家模型与临床医生之间的协作。我们提出了 HetMedAgent—a 个异构医疗多智能体框架，支持冲突感知的证据融合、基于不确定性的临床干预触发，以及自适应阈值校准。在三个真实世界临床决策任务上的实验表明，通用大型语言模型与领域特定专家模型之间的协同作用显著优于单独使用其中任何一种模型，验证了专家模型在特定模态分析中的不可替代价值。HetMedAgent 标志着从构建医学大语言模型或基础模型向多智能体协作的转变，在通用推理能力与领域特定精度之间实现了平衡。