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MedCaseAgent：多模态罕见病病例报告生成
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AI 综述
2026年10月26日，arXiv cs.AI 刊出 MedCaseAgent 研究。该工作提出一套端到端智能体推理范式，能够从非结构化临床笔记出发，生成达到发表水平的罕见病病例报告；在生成过程中，它动态查询医学文献与知识库，以保持临床保真度。团队同时发布 MedCase-150K 多模态病例报告语料，以及采用时间留出方式构建的 MedCase-Bench 评测集，并开源基于 Qwen3.5-9B 后训练得到的任务专用模型。在 LLM 评判与规则评测两种设置下，MedCaseAgent 的表现优于通用 LLM、专用医疗 LLM 以及各类智能体方案。截至本版，该研究仅见论文与资源发布，尚无独立复现或临床落地报道；后续报道如与上述数字或说法不一致，当另行标注。
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报道时间线
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10月26日
- arXiv cs.AIMedCaseAgent：从多模态临床证据到罕见病病例报告
MedCaseAgent 提出一套端到端智能体推理范式，可从非结构化临床笔记生成发表级罕见病病例报告，并动态查询医学文献与知识库以保持临床保真度。团队同时发布 MedCase-150K 多模态病例报告语料与时间留出的 MedCase-Bench 评测集，并开源基于 Qwen3.5-9B 后训练的任务专用模型。在 LLM 评判与规则评测下，其表现优于通用及专用医疗 LLM 与智能体。
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