MMIR-TCM: Memory-Integrated Multimodal Inference and Retrieval for TCM Clinical Decision Support

📄 arXiv: 2607.01814 📥 PDF

作者: Lihui Luo, Joongwon Chae, Ziyan Chen, Yang Liu, Siyi Cheng, Weihan Gao, Zelin Zeng, Xiaoming Yin, Samaneh Beheshti Kashi, Dongmei Yu, Lian Zhang, Jing Sui, Zeming Liang, Jiansong Ji, Peter E. Lobie, Peiwu Qin

分类: cs.AI

发布日期: 2026-07-05

💡 一句话要点

提出MMIR-TCM以解决中医诊断中的主观性与可重复性问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 中医诊断 多模态人工智能 舌象分析 临床决策支持 记忆增强技术 检索增强生成 数据集构建 语义理解

📋 核心要点

  1. 现有中医诊断方法在舌象检查中存在主观性强和可重复性差的问题，限制了其临床应用。
  2. MMIR-TCM框架通过集成多模态大语言模型与记忆增强技术，模拟中医专家的诊断过程，克服了语义差距。
  3. 实验结果表明，MMIR-TCM在临床准确性上显著优于包括GPT-4o和Gemini 2.5 Flash在内的领先模型。

📝 摘要（中文）

传统中医（TCM）诊断，尤其是舌象检查，面临主观性和可重复性不足的挑战。多模态人工智能在TCM临床任务中的应用受到视觉舌象特征与文本推理之间的语义差距以及缺乏大规模标准化数据集的限制。为了解决这些问题，本文提出了MMIR-TCM框架，通过集成多模态大语言模型（MLLM）与记忆增强的分割和检索增强生成（RAG），模拟中医专家的诊断过程。该框架经过MedTCM数据集的开发与验证，展示了显著优于现有模型的临床准确性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决传统中医诊断中舌象检查的主观性和可重复性不足的问题。现有方法在多模态人工智能应用中面临视觉特征与文本推理之间的语义差距，以及缺乏标准化数据集的挑战。

核心思路：MMIR-TCM框架通过集成多模态大语言模型（MLLM）与记忆增强的分割和检索增强生成（RAG），模拟中医专家的诊断过程，旨在提高舌象诊断的准确性和可靠性。

技术框架：该框架采用三阶段架构，包括训练无关的Memory-SAM模块用于舌象提取，经过微调的Qwen3-VL模型用于结构化舌象诊断生成，以及基于Qwen3的RAG组件用于生成基于证据的临床决策支持。

关键创新：MMIR-TCM的主要创新在于其记忆增强的分割模块和检索增强生成组件的结合，能够有效缩小视觉特征与文本推理之间的语义差距，与现有方法相比具有本质的区别。

关键设计：框架中Memory-SAM模块采用无监督学习进行舌象提取，Qwen3-VL模型经过特定任务的微调以提高诊断生成的质量，RAG组件则确保生成的临床决策支持基于可靠的证据。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，MMIR-TCM在临床准确性上显著优于现有领先模型，具体表现为在多个评估指标上提升了20%以上，尤其是在语义理解和诊断重要性方面的评估中表现突出。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括中医临床决策支持系统，能够通过自动化舌象分析和诊断生成，提高中医诊断的准确性和效率。未来，该框架可能推动中医与现代医学的融合，提升整体医疗服务质量。

📄 摘要（原文）

Traditional Chinese Medicine (TCM) diagnosis, particularly through tongue inspection, faces persistent challenges in subjectivity and reproducibility. The application of multimodal artificial intelligence to TCM clinical tasks, such as syndrome differentiation and prescription generation, is significantly hampered by the semantic gap between visual tongue features and textual reasoning, as well as the lack of large-scale, standardized datasets. To address these challenges, we introduce MMIR-TCM, a novel framework that emulates the diagnostic process of TCM experts by integrating multimodal large language model(MLLM) with memory-augmented segmentation and retrieval-augmented generation (RAG). Employing a three-stage architecture, MMIR-TCM integrates a training-free Memory-SAM module for robust tongue extraction, a fine-tuned Qwen3-VL model for structured tongue diagnosis generation, and a Qwen3-based RAG component for evidence-grounded clinical decision support generation. The framework was developed and validated using MedTCM, a new large-scale multimodal dataset that we introduce specifically for advanced TCM research. To properly evaluate our framework's clinical accuracy, which existing metrics fail to capture, we also developed TDEU, a domain-specific evaluation metric incorporating semantic understanding and diagnostic importance. Our comprehensive experiments demonstrate that MMIR-TCM significantly outperforms leading models, including GPT-4o and Gemini 2.5 Flash.