論文の概要: AgentsEval: Clinically Faithful Evaluation of Medical Imaging Reports via Multi-Agent Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.16685v1
• Date: Fri, 23 Jan 2026 11:59:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-26 14:27:27.675089
• Title: AgentsEval: Clinically Faithful Evaluation of Medical Imaging Reports via Multi-Agent Reasoning
• Title（参考訳）: エージェントEval:マルチエージェント推論による医用画像レポートの臨床的忠実評価
• Authors: Suzhong Fu, Jingqi Dong, Xuan Ding, Rui Sun, Yiming Yang, Shuguang Cui, Zhen Li,
• Abstract要約: 本稿では,放射線科医の協調診断ワークフローをエミュレートしたマルチエージェントストリーム推論フレームワークであるAgensEvalを紹介する。 評価プロセスを基準定義、エビデンス抽出、アライメント、一貫性スコアなどの解釈可能なステップに分割することで、AgensEvalは明確な推論トレースと構造化された臨床フィードバックを提供する。 実験結果から,AgensEvalは,言い換え,意味的,スタイリスティックな摂動の下でも頑健な臨床的整合性,意味的忠実性,解釈可能な評価を提供することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.50200033931148
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Evaluating the clinical correctness and reasoning fidelity of automatically generated medical imaging reports remains a critical yet unresolved challenge. Existing evaluation methods often fail to capture the structured diagnostic logic that underlies radiological interpretation, resulting in unreliable judgments and limited clinical relevance. We introduce AgentsEval, a multi-agent stream reasoning framework that emulates the collaborative diagnostic workflow of radiologists. By dividing the evaluation process into interpretable steps including criteria definition, evidence extraction, alignment, and consistency scoring, AgentsEval provides explicit reasoning traces and structured clinical feedback. We also construct a multi-domain perturbation-based benchmark covering five medical report datasets with diverse imaging modalities and controlled semantic variations. Experimental results demonstrate that AgentsEval delivers clinically aligned, semantically faithful, and interpretable evaluations that remain robust under paraphrastic, semantic, and stylistic perturbations. This framework represents a step toward transparent and clinically grounded assessment of medical report generation systems, fostering trustworthy integration of large language models into clinical practice.
• Abstract（参考訳）: 自動生成医療画像レポートの臨床的正確性と推論忠実性を評価することは、重要な課題でありながら未解決の課題である。 既存の評価手法は、放射線学的解釈の根底にある構造的診断ロジックを捉えるのに失敗することが多く、信頼性の低い判断と臨床関連性に制限がある。 本稿では,放射線科医の協調診断ワークフローをエミュレートしたマルチエージェントストリーム推論フレームワークであるAgensEvalを紹介する。 評価プロセスを基準定義、エビデンス抽出、アライメント、一貫性スコアなどの解釈可能なステップに分割することで、AgensEvalは明確な推論トレースと構造化された臨床フィードバックを提供する。 また,5つの医療報告データセットを対象としたマルチドメイン摂動型ベンチマークを構築した。 実験結果から,AgensEvalは,言い換え,意味的,スタイリスティックな摂動の下でも頑健な臨床的整合性,意味的忠実性,解釈可能な評価を提供することが示された。 この枠組みは、医療報告生成システムの透明かつ臨床基礎的な評価に向けての一歩であり、大規模言語モデルの臨床実践への信頼性の高い統合を促進するものである。

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