这张框图确立整体研究主线：可区分症状表征→证据依赖诊断→条件稳定泛化，选用预训练视觉编码器、区域病斑表征、跨模态连接器与语言模型作为共享研究载体，依托参数高效适配完成领域约束，多模态大模型仅作为处理载体。整体分为三层递进研究层次。层次 Ⅰ 表征形成，聚焦 “共享什么”，关键科学问题是探究预训练语义空间当中症状共享与病类区分的协调机制；对应的研究内容开展症状关系约束的细粒度语义表征与领域适配；拟创新点为兼顾症状共享与病类区分的关系约束对齐方法，核心矛盾在于共享症状不能被错误推远。层次 Ⅱ 诊断形成，围绕 “依据什么” 展开，科学问题分析语言先验影响下诊断生成的视觉证据依赖机制；研究内容实施区域证据约束的定位与诊断生成联合学习；拟提出证据响应与背景稳定协同约束的诊断学习方法，厘清模型 “会说” 不等于 “有据” 的核心矛盾。层次 Ⅲ 环境泛化，解决 “何时稳定”，科学问题探索环境变化条件下诊断表征的条件稳定性机制；研究内容开展症状信息保持的条件稳健表征与泛化学习；拟创新点是症状可比条件驱动的选择性一致性学习方法，目标实现无关环境扰动保持稳定。本项目共同目标是让模型既能识别病斑、解析症状、依据证据给出诊断结果，同时在新温室与新设备环境维持预测可靠；研究创新重点不在调用大模型本身，而是落实症状关系、证据响应、症状可比这三类约束。无论撰写课题申报书的科研人员还是研究生，都可以借助该框图梳理三层递进的研究逻辑。