本研究提出了一种新框架，解决医疗智能体系统灵活性不足的问题。该框架通过结构化修改实现动态工作流程的适应，显著提高了皮肤病诊断的准确性，具有重要的应用前景。

本研究提出了一种无监督增强方法，利用生成对抗网络（GAN）生成皮肤镜图像的语义变体，解决皮肤病诊断中数据不足的问题。通过合成图像增强训练数据，提高了模型性能，并在HAM10000数据集中设定了新基准，验证了方案的有效性。