論文の概要: Architecting Clinical Collaboration: Multi-Agent Reasoning Systems for Multimodal Medical VQA

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.05520v3
• Date: Tue, 26 Aug 2025 14:02:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-27 13:17:04.006197
• Title: Architecting Clinical Collaboration: Multi-Agent Reasoning Systems for Multimodal Medical VQA
• Title（参考訳）: マルチモーダル医療VQAのためのマルチエージェント推論システム
• Authors: Karishma Thakrar, Shreyas Basavatia, Akshay Daftardar,
• Abstract要約: 遠隔医療による皮膚科医療は、しばしば個人訪問の豊かな文脈を欠いている。 本研究は,6つの構成にまたがる医用視覚質問応答の視覚言語モデルについて検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2744523252873352
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Dermatological care via telemedicine often lacks the rich context of in-person visits. Clinicians must make diagnoses based on a handful of images and brief descriptions, without the benefit of physical exams, second opinions, or reference materials. While many medical AI systems attempt to bridge these gaps with domain-specific fine-tuning, this work hypothesized that mimicking clinical reasoning processes could offer a more effective path forward. This study tested seven vision-language models on medical visual question answering across six configurations: baseline models, fine-tuned variants, and both augmented with either reasoning layers that combine multiple model perspectives, analogous to peer consultation, or retrieval-augmented generation that incorporates medical literature at inference time, serving a role similar to reference-checking. While fine-tuning degraded performance in four of seven models with an average 30% decrease, baseline models collapsed on test data. Clinical-inspired architectures, meanwhile, achieved up to 70% accuracy, maintaining performance on unseen data while generating explainable, literature-grounded outputs critical for clinical adoption. These findings demonstrate that medical AI succeeds by reconstructing the collaborative and evidence-based practices fundamental to clinical diagnosis.
• Abstract（参考訳）: 遠隔医療による皮膚科医療は、しばしば個人訪問の豊かな文脈を欠いている。 臨床医は、身体検査、第二の意見、参考資料の恩恵を受けずに、少数の画像と簡潔な説明に基づいて診断をしなければならない。 多くの医療AIシステムは、これらのギャップをドメイン固有の微調整で埋めようとしているが、この研究は、臨床推論プロセスの模倣が、より効果的な道筋を提供すると仮定した。 ベースラインモデル,微調整された変種,および複数のモデル視点を組み合わせた推論層,ピアコンサルテーション,あるいは推論時に医学文献を組み込んで参照チェックと同じような役割を果たす検索強化世代,の6つの構成にまたがる視覚的質問応答モデルについて検討した。 微調整による性能低下は7モデル中4モデルで平均30%低下したが、ベースラインモデルはテストデータで崩壊した。 一方、臨床にインスパイアされたアーキテクチャは、最大70%の精度を達成し、見えないデータのパフォーマンスを維持しながら、説明可能な文献的なアウトプットを生成する。 これらの結果から,医療用AIは,臨床診断の基本となる協調的・エビデンスに基づくプラクティスを再構築することで成功することが示された。

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