論文の概要: MRGAgents: A Multi-Agent Framework for Improved Medical Report Generation with Med-LVLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.18530v1
• Date: Sat, 24 May 2025 05:49:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-27 16:58:42.481169
• Title: MRGAgents: A Multi-Agent Framework for Improved Medical Report Generation with Med-LVLMs
• Title（参考訳）: MRGAgents:Med-LVLMを用いた医療レポート生成のためのマルチエージェントフレームワーク
• Authors: Pengyu Wang, Shuchang Ye, Usman Naseem, Jinman Kim,
• Abstract要約: Med-LVLM(Med-LVLM)は医療報告生成に広く採用されている。 MRGAgentsは、異なる疾患のカテゴリに特化して機能する新しいマルチエージェントフレームワークである。 実験の結果,MRGAgentsは最新技術より優れ,報告の包括性と診断の有用性が向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.821075482061952
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Medical Large Vision-Language Models (Med-LVLMs) have been widely adopted for medical report generation. Despite Med-LVLMs producing state-of-the-art performance, they exhibit a bias toward predicting all findings as normal, leading to reports that overlook critical abnormalities. Furthermore, these models often fail to provide comprehensive descriptions of radiologically relevant regions necessary for accurate diagnosis. To address these challenges, we proposeMedical Report Generation Agents (MRGAgents), a novel multi-agent framework that fine-tunes specialized agents for different disease categories. By curating subsets of the IU X-ray and MIMIC-CXR datasets to train disease-specific agents, MRGAgents generates reports that more effectively balance normal and abnormal findings while ensuring a comprehensive description of clinically relevant regions. Our experiments demonstrate that MRGAgents outperformed the state-of-the-art, improving both report comprehensiveness and diagnostic utility.
• Abstract（参考訳）: Med-LVLM(Med-LVLM)は医療報告生成に広く採用されている。 Med-LVLMは最先端のパフォーマンスを生み出すが、すべての発見を正常に予測するバイアスを示しており、重大な異常を見落としているという報告につながっている。 さらに、これらのモデルは、正確な診断に必要な、放射線学的に関係のある領域の包括的記述の提供に失敗することが多い。 これらの課題に対処するために、我々は、異なる疾患カテゴリの特殊エージェントを微調整する新しいマルチエージェントフレームワークであるMedical Report Generation Agents (MRGAgents)を提案する。 MRGAgentsはIU X線とMIMIC-CXRデータセットのサブセットをキュレートして疾患特異的なエージェントを訓練することにより、正常な所見と異常な所見をより効果的にバランスさせ、臨床関連領域の包括的記述を確実にするレポートを生成する。 実験の結果,MRGAgentsは最新技術より優れ,報告の包括性と診断の有用性が向上した。

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