1. チュートリアルの概要

DiagAgentは、上海交通大学と上海人工知能研究所のAI4Medチームによって2025年8月14日にリリースされた診断エージェント（7B、8B、14B）です。診断経路をプロアクティブに管理し、最も有益な検査を選択し、検査の終了時期を決定し、正確な最終診断を提供します。

一度だけ回答を提供する従来の大規模医療モデルとは異なり、DiagAgent は関連する検査を推奨し、複数回の対話で診断を適応的に更新し、十分な情報が得られた場合にのみ最終的な診断を下します。

DiagAgentは、エンドツーエンドのマルチラウンド強化学習（GRPO）を用いてDiagGym環境内で最適化されています。各インタラクションにおいて、エージェントは初回診察から開始し、検査を推奨したりシミュレーション結果を受信したりすることでDiagGymとインタラクションし、最終的な診断を下すタイミングを決定します。関連する研究論文は以下の通りです。 仮想臨床環境における診断薬の進化  。

このチュートリアルでは、次のモデルと機能がサポートされています。

3 つのモデル チェックポイント:

• 診断エージェント-7B
• 診断エージェント-8B
• DiagAgent-14B（デフォルト）

コア機能:

• 複数ラウンドの診断評価をサポート: 患者の状態に基づいて、モデルは単一の決定 (検査の推奨または診断の提供) を行います。

このチュートリアルでは、リソースとして単一の RTX 5090 カードを使用します。

2. プロジェクト例

3. 操作手順

「Bad Gateway」と表示される場合は、モデルが初期化中であることを意味します。モデルのサイズが大きいため、約9分待ってからページを更新してください。

Safari ブラウザを使用する場合、オーディオは直接再生されない場合があり、再生する前にダウンロードする必要があります。

1. 患者情報を入力し、診断を行います。

DiagAgent は、1 回の評価で、患者の状態に基づいて、次の検査を推奨するか、最終的な診断を行うかという 1 つの決定を下します。

2. 検査報告書を提出し、診断を継続します。

前回までの必要な検査の結果を提出することで、次回の検査を推奨したり、最終的な診断を提供したりすることができます。

4. 議論

🖌️ 高品質のプロジェクトを見つけたら、メッセージを残してバックグラウンドで推奨してください。さらに、チュートリアル交換グループも設立しました。お友達はコードをスキャンして [SD チュートリアル] に参加し、さまざまな技術的な問題について話し合ったり、アプリケーションの効果を共有したりできます。 

引用情報

@misc{qiu2025evolvingdiagnosticagentsvirtual,
      title={Evolving Diagnostic Agents in a Virtual Clinical Environment},
      author={Pengcheng Qiu and Chaoyi Wu and Junwei Liu and Qiaoyu Zheng and Yusheng Liao and Haowen Wang and Yun Yue and Qianrui Fan and Shuai Zhen and Jian Wang and Jinjie Gu and Yanfeng Wang and Ya Zhang and Weidi Xie},
      year={2025},
      eprint={2510.24654},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL},
      url={https://arxiv.org/abs/2510.24654},
}