MDT Room：面向临床诊断的多学科团队驱动智能体辩论
人机交互
2026-03-31 v1
摘要
罕见病诊断因其异质性症状、有限的临床熟悉度以及跨学科的碎片化证据而固有地具有挑战性。近期基于大语言模型（LLM）的智能体系统通过模拟多学科团队讨论来生成和评估诊断假设，展现了前景。然而，完全自动化的诊断仍不现实，现有的人机交互方法对有效的临床医生-智能体协作仅提供有限支持。在实践中，临床医生常面对最终诊断输出和冗长、非结构化的智能体讨论日志，难以检查推理、及时干预或有效引导智能体 deliberation。为应对这些挑战，我们开发了MDTRoom，一个将多智能体讨论从线性转录转化为结构化、可检查工作空间的交互系统。该系统将患者数据、证据溯源、假设演化和智能体间冲突外部化为互联可视化对象，使临床医生能够高效检查、干预和引导智能体推理。我们的评估证明了MDTRoom在支持临床医生-智能体协作方面的有效性。
引用
@article{arxiv.2603.28393,
title = {Within the MDT Room: Situated in Multidisciplinary Team-Grounded Agent Debate for Clinical Diagnosis},
author = {Peng Kuai and Yukun Yang and Shaolun Ruan and Junchi Xu and Yanjie Zhang and Lin Zhang and Min Zhu and Rui Sheng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.28393},
year = {2026}
}