RSNA综述评估放射学LLM智能体

RSNA放射学AI研究者团队发表综述指出，LLM驱动的智能体系统在复杂放射学任务中展现出潜力，但尚不能仅凭研究表现认定其可实际落地。 这类系统结合程序性知识、工作记忆与长期记忆，并通过受协议和安全保障约束的接口连接HIS、RIS、PACS、电子健康记录、通用工具、放射学工具及其他AI智能体。综述强调，实际应用仍需谨慎完成系统集成，并通过多层评估验证其可靠性与安全性。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。