科研
医学多智能体 / MDT 决策支持

Multi-agent system for MDT

面向 MDT 场景的多智能体系统研究,覆盖文献综述、系统实现、评测方法与论文写作。

当前阶段
文献框架梳理与 SixSixAgents 原型实现
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2进行中
38%平均进度

科研进度

文献综述框架

进行中

以 12 篇核心文献搭建 MAS 工作流、AI hospital、评测与审计四条线索。

进度70%
  • 已完成 OMGs 的系统结构、评估设计与结果解读。
  • 继续整理 MDTeamGPT、EvoMDT、MTBBench 与 TRIPOD-LLM。

SixSixAgents 原型

进行中

已建立 core、config、clients、servers、files 与 examples 的基础结构。

进度35%
  • 已完成模型配置读取、Agent 会话与基础客户端链路。
  • 下一步补齐 orchestrator 调度与 servers 证据链路。

评测与写作

规划中

汇总评测缺口、部署门槛与未来方向,逐步形成综述章节。

进度10%
  • 重点整理评测不足、报告规范与部署分级。

文章索引

SixSixAgents

SixSixAgents

文件层级结构 core —— 大脑(配置、Agent) clients —— 负责跟模型通话 config —— 提示词和路径设置 orchestrator —— 以后多专家调度的地方 servers —— 以后读报告、查证据的地方 files、examples —— 测试用的数据 coreconfig.py_init_.pyconfig config/mdt_prompts.json —— OMGs 的提示词库。5 个专家的角色提示词、主席输出模板、证据标签规则在里面。 config/paths.json —— 路径表。告诉代码:病例在哪、报告在哪、结果写到哪。 serverscontext_assembly.pyfiles 4 个报告文件(患者数据): lab_reports.example.jsonl —— 检验 imaging_reports.example.jsonl —— 影像 pathology_reports.example.jsonl —— 病理 mutation_reports.example.jsonl —— 基因 1 个词表: ovarian_hi...

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文章骨架(12篇)

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这一组决定你对”多智能体””MDT””综述定位”的基本理解。读的时候不要追求记住每个细节,要追求”能用自己的话讲清楚一个完整故事”。 目录 # 文献(按参考编号) 论文原名称 对应综述章节 要学到的核心内容 流程图 1 44. Konzmann et al. (2026) LLM in tumor boards: systematic review Applications of large language models in tumor boards: a systematic review 引言、4.3 现有 MDT+LLM 综述怎么定义范围、怎么组织证据、结论是什么;这是你的”锚点综述” 2 33. Guo et al. (2024) LLM-based multi-agents survey Large language model based multi-agents: a survey of progress and challenges 3.1、3.2 LLM 智能体的定义(工具、RAG、记忆、规划、反思);多智能体的通用分类 3‌✅ 5...

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OMGs论文解读

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