Apr, 2025
CBM-RAG：通过多智能体RAG和概念瓶颈模型展示放射科报告生成的增强可解释性
CBM-RAG: Demonstrating Enhanced Interpretability in Radiology Report
Generation with Multi-Agent RAG and Concept Bottleneck Models
Hasan Md Tusfiqur Alam, Devansh Srivastav, Abdulrahman Mohamed Selim, Md Abdul Kadir, Md Moktadiurl Hoque Shuvo...
TL;DR本研究针对当前放射科报告生成中的可解释性和可靠性问题，提出了一种结合概念瓶颈模型和多智能体检索增强生成系统的自动报告生成框架。该系统能够映射胸部X射线特征到可理解的临床概念，从而提供透明的疾病分类，并生成基于证据的、内容丰富的、定制化的报告，提高诊断一致性，为放射科医生提供可操作的见解。