面對需要比較多次就診、器官變化與 MRI 切片的臨床問題，CASE 讓模型先決定應該查哪次訪視、哪個器官及哪種工具，再整理證據作答。這個項目屬於醫療多模態模型與 Agentic learning 實作，處理的是長期臨床推理中「證據未預先整理」的難題。
核心模型採用 Qwen3-VL-8B-Instruct，透過兩階段訓練建立工具使用能力：先以 RSFT 學習經篩選的教師軌跡，再以 Agentic RL 和 GRPO 讓模型根據自身操作結果修正策略。RLAIF rubric judge 負責評分，OPSD 則利用 privileged self-distillation，改善由證據走向結論的推理，而不硬性規定工具次序。
同一個 checkpoint 會按三種臨床角色工作：Anatomist 處理器官分割和體積變化，Radiologist 比較跨訪視 MRI，Consultant 則綜合影像、體積、MedGemma 報告和 skill memory。工具預算由 4 至 12 次不等，反映不同任務在查證深度與成本之間的取捨。
- 以 UK Biobank 4,739 名參與者建立 50,401 條縱向臨床問題
- 訓練資料包含 147,434 條 frontier-model 互動軌跡
- 在匹配條件下，Qwen3-VL-8B agent 的答案準確率較 GPT-5.4 高逾 16%，較 Claude Opus 4.8 高逾 10%
- 適合研究醫療 agent、MRI 分析及跨訪視證據整合的團隊
項目提供 Docker 環境，但執行預設需要 8 張 GPU、運行時可用的 gcc、另行下載 Qwen3-VL-8B-Instruct 權重，以及供 RL rubric judge 使用的 OpenAI-compatible API key。資料須透過 UK Biobank Showcase 或已獲批的 UKB-RAP 申請取得；適合作為研究型項目測試，未宜直接視為可即時投入臨床的產品。