論文の概要: PathFound: An Agentic Multimodal Model Activating Evidence-seeking Pathological Diagnosis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.23545v1
• Date: Mon, 29 Dec 2025 15:34:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-30 22:37:30.560213
• Title: PathFound: An Agentic Multimodal Model Activating Evidence-seeking Pathological Diagnosis
• Title（参考訳）: PathFound: Evidence-seeking 病的診断を活性化するエージェントマルチモーダルモデル
• Authors: Shengyi Hua, Jianfeng Wu, Tianle Shen, Kangzhe Hu, Zhongzhen Huang, Shujuan Ni, Zhihong Zhang, Yuan Li, Zhe Wang, Xiaofan Zhang,
• Abstract要約: PathFoundは、病理診断におけるエビデンス検索推論を支援するために設計されたエージェントマルチモーダルモデルである。 PathFoundは様々な臨床シナリオで最先端の診断性能を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.503111478218434
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Recent pathological foundation models have substantially advanced visual representation learning and multimodal interaction. However, most models still rely on a static inference paradigm in which whole-slide images are processed once to produce predictions, without reassessment or targeted evidence acquisition under ambiguous diagnoses. This contrasts with clinical diagnostic workflows that refine hypotheses through repeated slide observations and further examination requests. We propose PathFound, an agentic multimodal model designed to support evidence-seeking inference in pathological diagnosis. PathFound integrates the power of pathological visual foundation models, vision-language models, and reasoning models trained with reinforcement learning to perform proactive information acquisition and diagnosis refinement by progressing through the initial diagnosis, evidence-seeking, and final decision stages. Across several large multimodal models, adopting this strategy consistently improves diagnostic accuracy, indicating the effectiveness of evidence-seeking workflows in computational pathology. Among these models, PathFound achieves state-of-the-art diagnostic performance across diverse clinical scenarios and demonstrates strong potential to discover subtle details, such as nuclear features and local invasions.
• Abstract（参考訳）: 最近の病理基盤モデルでは、視覚的表現学習とマルチモーダル相互作用が大幅に進歩している。 しかし、ほとんどのモデルは、再評価や、曖昧な診断の下で標的となる証拠を取得せずに、1度だけ全スライド画像を処理して予測する静的推論パラダイムに依存している。 これは、繰り返しのスライド観察とさらなる検査要求によって仮説を洗練させる臨床診断ワークフローとは対照的である。 本稿では,病理診断におけるエビデンス検索推論を支援するエージェントマルチモーダルモデルPathFoundを提案する。 PathFoundは、病的視覚基盤モデル、視覚言語モデル、強化学習で訓練された推論モデルの力を統合し、初期診断、エビデンス・シーキング、最終決定段階を経て、積極的な情報取得と診断改善を行う。 いくつかの大規模マルチモーダルモデルにおいて、この戦略は診断精度を一貫して改善し、計算病理学におけるエビデンス検索ワークフローの有効性を示す。 これらのモデルの中で、PathFoundは様々な臨床シナリオにまたがって最先端の診断性能を達成し、核の特徴や局所的な侵入といった微妙な詳細を発見する強力な可能性を示している。

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