論文の概要: Subspecialty-Specific Foundation Model for Intelligent Gastrointestinal Pathology

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.21928v2
• Date: Fri, 06 Jun 2025 10:39:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-09 17:28:43.011928
• Title: Subspecialty-Specific Foundation Model for Intelligent Gastrointestinal Pathology
• Title（参考訳）: 腹腔鏡下腹腔鏡下腹腔鏡下腹腔鏡下腹腔鏡下腹腔鏡下腹腔鏡下腹腔鏡下腹腔鏡下摘出術 : 腹腔鏡下腹腔鏡下腹腔鏡下腹腔鏡下腹腔鏡下腹腔鏡下下
• Authors: Lianghui Zhu, Xitong Ling, Minxi Ouyang, Xiaoping Liu, Tian Guan, Mingxi Fu, Zhiqiang Cheng, Fanglei Fu, Maomao Zeng, Liming Liu, Song Duan, Qiang Huang, Ying Xiao, Jianming Li, Shanming Lu, Zhenghua Piao, Mingxi Zhu, Yibo Jin, Shan Xu, Qiming He, Yizhi Wang, Junru Cheng, Xuanyu Wang, Luxi Xie, Houqiang Li, Sufang Tian, Yonghong He,
• Abstract要約: Digepathは、GI病理学の専門的な基礎モデルである。 GI疾患の210,043枚のH&E画像から3億3300万枚以上のマルチスケール画像に事前トレーニングされている。 GI病理に関連する34のタスクのうち33のタスクで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）: 38.30990764764014
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Gastrointestinal (GI) diseases represent a clinically significant burden, necessitating precise diagnostic approaches to optimize patient outcomes. Conventional histopathological diagnosis suffers from limited reproducibility and diagnostic variability. To overcome these limitations, we develop Digepath, a specialized foundation model for GI pathology. Our framework introduces a dual-phase iterative optimization strategy combining pretraining with fine-screening, specifically designed to address the detection of sparsely distributed lesion areas in whole-slide images. Digepath is pretrained on over 353 million multi-scale images from 210,043 H&E-stained slides of GI diseases. It attains state-of-the-art performance on 33 out of 34 tasks related to GI pathology, including pathological diagnosis, protein expression status prediction, gene mutation prediction, and prognosis evaluation. We further translate the intelligent screening module for early GI cancer and achieve near-perfect 99.70% sensitivity across nine independent medical institutions. This work not only advances AI-driven precision pathology for GI diseases but also bridge critical gaps in histopathological practice.
• Abstract（参考訳）: 消化器疾患(GI)は臨床的に重要な重荷であり、患者結果の最適化に正確な診断アプローチが必要である。 従来の病理診断では再現性や診断性に制限がある。 このような制約を克服するため,我々はGI病理学の専門的基盤モデルであるDigepathを開発した。 本フレームワークでは,スライディング画像中の微小分散病変領域の検出に特化して,プリトレーニングとファインスクリーニングを組み合わせた2相反復最適化手法を提案する。 Digepathは、GI病の210,043個のH&E染色されたスライドから3億3300万枚以上のマルチスケール画像に事前訓練されている。 病的診断、タンパク質発現状態予測、遺伝子変異予測、予後評価など、GI病理に関連する34のタスクのうち33の最先端のパフォーマンスを達成している。 さらに、早期GIがんのインテリジェントスクリーニングモジュールを翻訳し、9つの独立した医療機関でほぼ完全な99.70%の感度を達成する。 この研究は、GI疾患に対するAI駆動の精度病理を進歩させるだけでなく、病理学の実践において重要なギャップを橋渡しする。

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