端到端智能体框架在三类医学影像任务上比较 CNN 与视觉 Transformer，并接入 LLM 生成结构化报告
核心概要
该工作提出一个端到端的比较性医学影像框架，在胸部 X 光肺炎分类、脑部 MRI 肿瘤检测和皮肤镜皮肤癌分类三类异构任务上评估 ResNet50、EfficientNet-B0、DenseNet121、DeiT-Small 与 Swin-Tiny，并整合迁移学习、类别不平衡处理、模型校准、自助法置信区间、鲁棒性评估、失败案例分析、Grad-CAM 可解释性、集成学习与多项性能指标，同时加入受限于研究辅助定位的 LLM 报告组件，用于生成模型比较摘要、可解释性解读与决策支持报告；结果显示 CNN 在结构化放射影像上依然高效，而视觉 Transformer 在语境更复杂的脑部 MRI 与皮肤镜任务上表现出较强性能与鲁棒性。
深度剖析
框架在胸部 X 光肺炎分类、脑部 MRI 肿瘤检测与皮肤镜皮肤癌分类三类异构医学影像任务上，对 ResNet50、EfficientNet-B0、DenseNet121、DeiT-Small 与 Swin-Tiny 进行了端到端比较评估。 相对只关注单一任务或单一架构的常见做法，该工作把多种 CNN 与视觉 Transformer 放在同一评估流程中跨数据集比较。 证据来自作者对三类任务与五种架构的实验描述；当前载入文本为不完整版本，未给出具体数据集规模、划分方式或数值指标。
框架把迁移学习、类别不平衡处理、模型校准、自助法置信区间、鲁棒性评估、失败案例分析、Grad-CAM 可解释性、集成学习与多项性能指标整合进同一流程。 相对仅报告预测准确率的做法，该工作把置信度估计、扰动鲁棒性与可解释性作为系统组成部分一并纳入。 证据来自作者对框架组件的列举；载入文本未提供各组件对应的具体实验设置或结果数值。
框架加入 LLM 驱动的报告组件，用于生成结构化模型比较摘要、可解释性解读与决策支持报告，并被限定为研究导向辅助而非自主临床诊断。 相对把 LLM 直接用于诊断输出的做法，该工作把 LLM 定位在报告生成与决策支持层面，并明确其非自主诊断的边界。 证据来自作者对 LLM 层用途与约束的说明；载入文本未给出所用模型、提示设计或报告质量评估细节。
实验结果显示 CNN 架构在结构化放射影像上依然高效，而视觉 Transformer 在语境更复杂的脑部 MRI 与皮肤镜影像任务上提供较强性能与鲁棒性。 该结论把架构选择与影像任务的结构化程度和语境复杂度联系起来，而非给出单一架构全面占优的判断。 证据来自作者对实验结果的概括性陈述；载入文本未提供具体指标、置信区间或鲁棒性扰动结果数值。
启示与展望
该框架面向三类医学影像分类任务的研究与比较评估：胸部 X 光肺炎分类、脑部 MRI 肿瘤检测与皮肤镜皮肤癌分类，适用于希望在同一流程中同时考察预测性能、校准、鲁棒性、可解释性与报告生成的读者。LLM 层被限定为研究导向辅助，用于生成模型比较摘要、可解释性解读与决策支持报告，而非自主临床诊断，因此其预期使用场景是研究评估与决策支持，而不是替代临床判断。
载入文本为不完整版本，缺少数据集规模、划分方式、具体性能指标、校准与鲁棒性数值以及 LLM 报告质量的评估细节，因此无法判断结论的稳健程度。读者仍可关注：CNN 与视觉 Transformer 的差异在不同任务上是否稳定；类别不平衡处理与集成学习对结果的影响有多大；鲁棒性评估采用何种扰动；LLM 生成报告与临床决策支持之间如何衔接与校验。