ActiveMedAgent

ActiveMedAgent框架学习成本感知的医学诊断

研究人员开发了ActiveMedAgent，这是一个旨在通过模仿人类临床医生成本感知的顺序决策过程来改进多模态医学AI的新框架。该代理学习策略性地获取额外的诊断证据，平衡诊断效用与获取成本。在三个基准上的实验表明，ActiveMedAgent在未引导的获取和全模态基线方面始终表现更好，甚至识别出一种信息过载效应，即省略某些数据也能做出正确的诊断。