pulmonary edema

MLLM代理在零样本疾病诊断方面显示出潜力，但临床部署仍遥遥无期

一项发表在arXiv上的试点研究探讨了多模态大型语言模型（MLLM）在零样本设置中区分视觉上相似疾病的能力。研究人员引入了一个使用对比裁决的多代理框架，在黑色素瘤与非典型痣以及肺水肿与肺炎的诊断任务上测试代理。虽然该框架在皮肤镜数据上准确率提高了11个百分点，并减少了无根据的声明，但由于缺乏临床背景和人类标注固有的不确定性等限制，总体性能尚不足以进行临床部署。