論文の概要: EndoAgent: A Memory-Guided Reflective Agent for Intelligent Endoscopic Vision-to-Decision Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.07292v1
• Date: Sun, 10 Aug 2025 11:02:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-12 21:23:28.792076
• Title: EndoAgent: A Memory-Guided Reflective Agent for Intelligent Endoscopic Vision-to-Decision Reasoning
• Title（参考訳）: EndoAgent: インテリジェントな内視鏡視-決定推論のための記憶誘導反射剤
• Authors: Yi Tang, Kaini Wang, Yang Chen, Guangquan Zhou,
• Abstract要約: EndoAgentは、視覚から決定への内視鏡分析のためのメモリ誘導剤である。 反復推論と適応的なツールの選択とコラボレーションを統合する。 一般的なマルチモーダルモデルと医療用マルチモーダルモデルの両方を一貫して上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.96058549084651
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Developing general artificial intelligence (AI) systems to support endoscopic image diagnosis is an emerging research priority. Existing methods based on large-scale pretraining often lack unified coordination across tasks and struggle to handle the multi-step processes required in complex clinical workflows. While AI agents have shown promise in flexible instruction parsing and tool integration across domains, their potential in endoscopy remains underexplored. To address this gap, we propose EndoAgent, the first memory-guided agent for vision-to-decision endoscopic analysis that integrates iterative reasoning with adaptive tool selection and collaboration. Built on a dual-memory design, it enables sophisticated decision-making by ensuring logical coherence through short-term action tracking and progressively enhancing reasoning acuity through long-term experiential learning. To support diverse clinical tasks, EndoAgent integrates a suite of expert-designed tools within a unified reasoning loop. We further introduce EndoAgentBench, a benchmark of 5,709 visual question-answer pairs that assess visual understanding and language generation capabilities in realistic scenarios. Extensive experiments show that EndoAgent consistently outperforms both general and medical multimodal models, exhibiting its strong flexibility and reasoning capabilities.
• Abstract（参考訳）: 内視鏡画像診断を支援する汎用人工知能(AI)システムの開発が最優先課題である。 大規模な事前訓練に基づく既存の手法は、複雑な臨床ワークフローに必要な多段階プロセスを扱うのに苦労し、タスク間の統一的な調整を欠いていることが多い。 AIエージェントは、ドメイン間のフレキシブルな命令解析とツール統合の可能性を示してきたが、内視鏡におけるその可能性はまだ探索されていない。 このギャップに対処するため、我々は、反復推論と適応ツールの選択と協調を統合した視覚-決定型内視鏡分析のための最初のメモリ誘導エージェントであるEndoAgentを提案する。 デュアルメモリ設計に基づいて構築され、短期的な行動追跡を通じて論理的コヒーレンスを確保し、長期にわたる経験的学習を通じて推論の精度を漸進的に向上することにより、洗練された意思決定を可能にする。 多様な臨床タスクをサポートするために、EndoAgentは専門家が設計した一連のツールを統一された推論ループに統合する。 さらに、現実シナリオにおける視覚的理解と言語生成能力を評価する5,709組の視覚的質問応答ペアのベンチマークであるEndoAgentBenchを紹介する。 広範囲にわたる実験により、EndoAgentは一般的なマルチモーダルモデルと医療用マルチモーダルモデルの両方を一貫して上回り、その柔軟性と推論能力を示した。

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