RSNA 综述：LLM 智能体有望承担复杂放射学任务，但需多层评估

RSNA 账号转发的一篇综述指出，LLM 驱动的 agentic 系统在复杂放射学任务中展现出潜力。该类系统结合程序性知识、工作记忆与长期记忆，通过受协议和安全保障约束的接口连接 HIS、RIS、PACS、EHR、通用工具、放射学工具及其他 AI agent，但实际应用仍需谨慎的系统集成与多层评估。