論文の概要: A Synthetic Data-Driven Radiology Foundation Model for Pan-tumor Clinical Diagnosis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.06171v2
• Date: Mon, 20 Oct 2025 16:48:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 00:56:38.18036
• Title: A Synthetic Data-Driven Radiology Foundation Model for Pan-tumor Clinical Diagnosis
• Title（参考訳）: パン腫瘍臨床診断のための合成データ駆動放射線学基礎モデル
• Abstract要約: PASTAは、PASTA-Genをベースとしたパン腫瘍基礎モデルである。 PASTAは46の腫瘍学タスクのうち45の最先端のパフォーマンスを達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.212976987658415
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: AI-assisted imaging made substantial advances in tumor diagnosis and management. However, a major barrier to developing robust oncology foundation models is the scarcity of large-scale, high-quality annotated datasets, which are limited by privacy restrictions and the high cost of manual labeling. To address this gap, we present PASTA, a pan-tumor radiology foundation model built on PASTA-Gen, a synthetic data framework that generated 30,000 3D CT scans with pixel-level lesion masks and structured reports of tumors across ten organ systems. Leveraging this resource, PASTA achieves state-of-the-art performance on 45 of 46 oncology tasks, including non-contrast CT tumor screening, lesion segmentation, structured reporting, tumor staging, survival prediction, and MRI-modality transfer. To assess clinical applicability, we developed PASTA-AID, a clinical decision support system, and ran a retrospective simulated clinical trial across two scenarios. For pan-tumor screening on plain CT with fixed reading time, PASTA-AID increased radiologists' throughput by 11.1-25.1% and improved sensitivity by 17.0-31.4% and precision by 10.5-24.9%; additionally, in a diagnosis-aid workflow, it reduced segmentation time by up to 78.2% and reporting time by up to 36.5%. Beyond gains in accuracy and efficiency, PASTA-AID narrowed the expertise gap, enabling less-experienced radiologists to approach expert-level performance. Together, this work establishes an end-to-end, synthetic data-driven pipeline spanning data generation, model development, and clinical validation, thereby demonstrating substantial potential for pan-tumor research and clinical translation.
• Abstract（参考訳）: AI支援画像は、腫瘍の診断と管理に大きな進歩をもたらした。 しかしながら、堅牢なオンコロジー基盤モデルを開発する上での大きな障壁は、プライバシの制限と手動ラベリングのコストによって制限される、大規模で高品質な注釈付きデータセットの不足である。 このギャップに対処するために,PASTAはPASTA-Gen上に構築されたパン腫瘍基礎モデルであり,PASTA-Genは3万枚の3次元CTスキャンを画素レベルの病変マスクで生成し,10個の臓器系にわたって腫瘍の構造化報告を行う合成データフレームワークである。 このリソースを活用して、PASTAは、非コントラストCT腫瘍スクリーニング、病変分割、構造化報告、腫瘍ステージング、生存予測、MRI-モダリティ転送を含む46のオンコロジータスクの45の最先端のパフォーマンスを達成する。 臨床応用性を評価するため,臨床意思決定支援システムであるPASTA-AIDを開発した。 PASTA-AIDはCTのパン腫瘍検診において、放射線医のスループットを11.1-25.1%向上し、感度を17.0-31.4%向上し、精度を10.5-24.9%向上させた。 PASTA-AIDは精度と効率の向上に加えて、専門知識のギャップを狭め、経験の浅い放射線学者が専門家レベルのパフォーマンスにアプローチできるようにした。 この研究は、データ生成、モデル開発、臨床バリデーションにまたがるエンドツーエンドの合成データ駆動パイプラインを確立し、パン腫瘍研究および臨床翻訳の可能性を示す。

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