研究人员开发了一个基于Agent的AI框架，通过将大型语言模型（LLMs）与专业的深度学习工具相结合，显著提高了从眼底照片检测青光眼的准确性。该框架解决了LLM固有的局限性，如幻觉、不一致和准确性问题。通过使用LLM进行初步评估和反思，并利用函数调用来调用图像质量、分类和分割工具，该系统在分类准确性方面取得了显著的提高，降低了杯盘比测量误差，并表现出近乎完美的运行一致性。该方法在不同的LLM骨干模型上都显示出通用性，并暗示了在医疗AI领域向协同多Agent系统发展的趋势。 AI
影响 该框架在提高医疗AI中LLM的准确性和一致性方面的成功，可能会加速Agent系统在专业诊断任务中的应用。
排序理由 该集群描述了一篇研究论文，其中详细介绍了一个新颖的AI框架及其在医学成像任务上的验证。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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