論文の概要: PRISM2: Unlocking Multi-Modal General Pathology AI with Clinical Dialogue

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.13063v2
• Date: Fri, 31 Oct 2025 20:56:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-04 20:19:58.454237
• Title: PRISM2: Unlocking Multi-Modal General Pathology AI with Clinical Dialogue
• Title（参考訳）: PRISM2: 臨床対話によるマルチモーダル・ジェネラル・パノロジーAIの解錠
• Authors: Eugene Vorontsov, George Shaikovski, Adam Casson, Julian Viret, Eric Zimmermann, Neil Tenenholtz, Yi Kan Wang, Jan H. Bernhard, Ran A. Godrich, Juan A. Retamero, Jinru Shia, Mithat Gonen, Martin R. Weiser, David S. Klimstra, Razik Yousfi, Nicolo Fusi, Thomas J. Fuchs, Kristen Severson, Siqi Liu,
• Abstract要約: PRISM2は,70,000検体-報告ペアのデータに基づいて訓練された多モードスライドレベル基礎モデルである。 PRISM2は、病理形態学的特徴を診断的推論の言語と整合させ、スライドレベルの表現を生成する。 以上の結果から,言語指導による事前学習が,拡張性,臨床的根拠を生かした,一般化可能な病理表現の学習にどのように役立つかが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.578328028000588
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Recent rapid progress in the field of computational pathology has been enabled by foundation models. These models are beginning to move beyond encoding image patches towards whole-slide understanding but their clinical utility remains limited. In this work, we present PRISM2, a multimodal slide-level foundation model trained on data from 700,000 diagnostic specimen-report pairs, the largest vision (2.3 million whole slide images) and language (14M question-answer pairs) histopathology dataset to date. By learning through clinical-dialogue supervision, PRISM2 aligns histomorphologic features with the language of diagnostic reasoning, producing slide-level representations that support both direct diagnostic question-answering and transferable embeddings for downstream tasks. Without additional training, PRISM2 matches or exceeds the cancer-detection performance of clinical-grade products. This is observed without loss of generality on other tasks, where PRISM2 achieves top performance. Finally, using survival prediction as the example, we show that task-specific finetuning with a large dataset can outperform task-specific models, further improving performance. These results demonstrate how language-supervised pretraining provides a scalable, clinically grounded signal for learning generalizable pathology representations, bridging human diagnostic reasoning and foundation-model performance.
• Abstract（参考訳）: 計算病理学の分野での最近の急速な進歩は基礎モデルによって実現されている。 これらのモデルは、画像パッチのエンコーディングを超えて、全体の理解へと移行し始めているが、その臨床的有用性は依然として限られている。 本研究では,70,000の検体報告ペアのデータに基づいてトレーニングされた多モードスライドレベル基盤モデルであるPRISM2について述べる。 臨床対話の指導を通じてPRISM2は、病理形態学的特徴を診断的推論の言語と整合させ、下流タスクのための直接診断的質問回答と伝達可能な埋め込みの両方をサポートするスライドレベルの表現を生成する。 追加の訓練がなければ、PRISM2は臨床レベルの製品のがん検出性能に適合するか、超える。 これは、PRISM2が最高性能を達成する他のタスクにおいて、一般性を失うことなく観察される。 最後に、サバイバル予測を例として、大規模データセットによるタスク固有の微調整がタスク固有のモデルより優れ、パフォーマンスがさらに向上することを示す。 これらの結果は,言語指導による事前訓練が,一般的な病理表現の学習,ヒト診断推論のブリッジング,基礎モデルの性能向上に,スケーラブルで臨床的に基礎的なシグナルを提供することを示す。

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