論文の概要: Investigating Zero-Shot Diagnostic Pathology in Vision-Language Models with Efficient Prompt Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.00134v1
• Date: Wed, 30 Apr 2025 19:01:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:55.158351
• Title: Investigating Zero-Shot Diagnostic Pathology in Vision-Language Models with Efficient Prompt Design
• Title（参考訳）: 効率的なプロンプト設計による視覚言語モデルにおけるゼロショット診断法の検討
• Authors: Vasudev Sharma, Ahmed Alagha, Abdelhakim Khellaf, Vincent Quoc-Huy Trinh, Mahdi S. Hosseini,
• Abstract要約: 病理組織学における視覚言語モデル(VLM)の3つの状態の体系的調査と解析を行った。 我々は、ドメインの特異性、解剖学的精度、命令フレーミング、出力制約を体系的に変化させる包括的なプロンプトエンジニアリングフレームワークを開発する。 以上の結果から,正確な解剖学的基準が得られた場合,CONCHモデルが最も精度が高いため,迅速な工学がモデル性能に大きく影響することが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.509731425152396
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Vision-language models (VLMs) have gained significant attention in computational pathology due to their multimodal learning capabilities that enhance big-data analytics of giga-pixel whole slide image (WSI). However, their sensitivity to large-scale clinical data, task formulations, and prompt design remains an open question, particularly in terms of diagnostic accuracy. In this paper, we present a systematic investigation and analysis of three state of the art VLMs for histopathology, namely Quilt-Net, Quilt-LLAVA, and CONCH, on an in-house digestive pathology dataset comprising 3,507 WSIs, each in giga-pixel form, across distinct tissue types. Through a structured ablative study on cancer invasiveness and dysplasia status, we develop a comprehensive prompt engineering framework that systematically varies domain specificity, anatomical precision, instructional framing, and output constraints. Our findings demonstrate that prompt engineering significantly impacts model performance, with the CONCH model achieving the highest accuracy when provided with precise anatomical references. Additionally, we identify the critical importance of anatomical context in histopathological image analysis, as performance consistently degraded when reducing anatomical precision. We also show that model complexity alone does not guarantee superior performance, as effective domain alignment and domain-specific training are critical. These results establish foundational guidelines for prompt engineering in computational pathology and highlight the potential of VLMs to enhance diagnostic accuracy when properly instructed with domain-appropriate prompts.
• Abstract（参考訳）: 視覚言語モデル(VLM)は、ギガピクセル全体のスライド画像(WSI)のビッグデータ解析を強化するマルチモーダル学習能力により、計算病理学において大きな注目を集めている。 しかしながら、大規模な臨床データ、タスクの定式化、迅速な設計に対する感度は、特に診断精度の観点から、未解決の問題である。 本稿では,3,507個のWSIをそれぞれ異なる組織タイプに分散した内部消化器疾患データセットを用いて,最先端の3種類のVLM(Qult-Net,Qult-LLAVA,CONCH)の組織学的検討と解析を行った。 本研究は, 癌浸潤性および異形成性状態に関する構造化的研究を通じて, ドメイン特異性, 解剖学的精度, 命令フレーミング, 出力制約を体系的に変化させる包括的プロンプトエンジニアリングフレームワークを開発した。 以上の結果から,正確な解剖学的基準が得られた場合,CONCHモデルが最も精度が高いため,迅速な工学がモデル性能に大きく影響することが示唆された。 また,解剖学的画像解析における解剖学的文脈の重要性も確認した。 また、効果的なドメインアライメントとドメイン固有のトレーニングが不可欠であるため、モデルの複雑さだけでは優れたパフォーマンスを保証できないことも示しています。 これらの結果は、計算病理学におけるプロンプト工学の基礎的ガイドラインを確立し、ドメインに適したプロンプトで適切に指示された場合の診断精度を高めるために、VLMの可能性を強調した。

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