arXiv 2026年9月25日该工作提出 Fact-Flow 框架，将视觉事实识别与报告生成解耦：先用 LLM 自动从训练报告中抽取并合并临床发现标签体系（结核 7 个标签、眼科 42 个标签），再训练多标签分类器预测发现，最后把预测标签序列化为提示引导 MLLM 生成报告；在结核胸片数据集上 MedGemma + Fact-Flow 取得 RadFact F1 0.3055（对比 MedGemma 单独 0.2266），在眼科数据集上 Qwen2.5-VL + Fact-Flow 在多数 NLG 指标上最优。该工作提出 Fact-Flow 框架，将视觉事实识别与报告生成解耦：先用 LLM 自动从训练报告中抽取并合并临床发现标签体系（结核 7 个标签、眼科 42 个标签），再训练多标签分类器预测发现，最后把预测标签序列化为提示引导 MLLM 生成报告；在结核胸片数据集上 MedGemma + Fact-Flow 取得 RadFact F1 0.3055（对比 MedGemma 单独 0.2266），在眼科数据集上 Qwen2.5-VL + Fact-Flow 在多数 NLG 指标上最优。Fact-Flow 用 LLM 自动生成多标签事实引导，使 MLLM 医学报告在结核与眼科数据上事实准确性提升该工作提出 Fact-Flow 框架，将视觉事实识别与报告生成解耦：先用 LLM 自动从训练报告中抽取并合并临床发现标签体系（结核 7 个标签、眼科 42 个标签），再训练多标签分类器预测发现，最后把预测标签序列化为提示引导 MLLM 生成报告；在结核胸片数据集上 MedGemma + Fact-Flow 取得 RadFact F1 0.3055（对比 MedGemma 单独 0.2266），在眼科数据集上 Qwen2.5-VL + Fact-Flow 在多数 NLG 指标上最优。该工作提出 Fact-Flow 框架，将视觉事实识别与报告生成解耦：先用 LLM 自动从训练报告中抽取并合并临床发现标签体系（结核 7 个标签、眼科 42 个标签），再训练多标签分类器预测发现，最后把预测标签序列化为提示引导 MLLM 生成报告；在结核胸片数据集上 MedGemma + Fact-Flow 取得 RadFact F1 0.3055（对比 MedGemma 单独 0.2266），在眼科数据集上 Qwen2.5-VL + Fact-Flow 在多数 NLG 指标上最优。