論文の概要: A Clinically Validated Foundation Model for Comprehensive Lung Pathology Interpretation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.25878v1
• Date: Mon, 25 May 2026 14:04:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-26 19:50:20.246737
• Title: A Clinically Validated Foundation Model for Comprehensive Lung Pathology Interpretation
• Title（参考訳）: 総合的肺疾患解釈のための臨床検証基礎モデル
• Abstract要約: PulmoFoundation(プルモファウンデーション)は、肺病理の総合的評価のための、RCT(RCT)評価基礎モデルである。 本モデルでは, 生検, 凍結部, 外科的切除スライスを対象とし, コア診断タスクにおける臨床成績を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.95302007351382
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Pathological assessment guides lung cancer diagnosis, treatment selection, and prognostic evaluation, yet current CPath approaches rely on task-specific models for isolated objectives. Although pan-cancer foundation models offer versatility, they lack subspecialty-level depth and have not been evaluated across clinical workflows or prospectively validated in real-world settings. We introduce PulmoFoundation, a multi-center, prospectively validated, randomized controlled trial (RCT)-evaluated foundation model for comprehensive lung pathology assessment across pre-operative, intra-operative, and post-operative care. Built upon Virchow2 via subspecialty-specific pretraining using ~40,000 diagnostic H&E-stained whole-slide images (WSIs), PulmoFoundation was systematically evaluated on ~26,000 WSIs across 32 clinically relevant tasks. In addition to accurately predicting molecular markers and patient survival, our model achieves clinical-grade performance in core diagnostic tasks across biopsy, frozen section, and surgical resection slides. In a registered prospective study of 1,357 patients across 11 diagnostic tasks, our model achieved an average AUC of 92.3%. Using pre-specified triage thresholds, PulmoFoundation could reduce additional second-review burden for 68.8% of biopsies and 83.0% of frozen sections, and defer 44.5% of IHC stain orders, with PPVs of 1.0, 0.991, and 0.966. Beyond prospective validation, we conducted a crossover RCT with eight pathologists, in which AI assistance improved diagnostic accuracy across 4,928 case-reader pairs (91.7% w/ AI vs. 83.8% w/o AI). AI assistance also reduced median diagnostic time by 19.6%, increased diagnostic confidence by 8.7%, and improved inter-rater agreement from moderate (kappa = 0.56) to substantial (kappa = 0.76). Together, these evaluations support PulmoFoundation as a clinically validated decision-support system for lung pathology.
• Abstract（参考訳）: 病理学的評価は、肺癌の診断、治療選択、予後評価を導くが、現在のCPathアプローチは、独立した目的のためにタスク固有のモデルに依存している。 パン・カンサー基礎モデルは汎用性を提供するが、サブ特殊レベルの深さは欠如しており、臨床ワークフロー全体にわたって評価されていない。 術前,術中,術後の包括的肺病理評価のための多施設間ランダム化コントロールトライアル(RCT)評価基礎モデルであるPulmoFoundationを導入する。 約40,000の診断用H&E-stained whole-slide image (WSIs) を用いて、Virchow2を用いて、32の臨床的関連タスクにわたる約26,000 WSIに対して、PulmoFoundationを体系的に評価した。 本モデルでは, 分子マーカーと生存率の精度の予測に加えて, 生検, 凍結部, 外科的切除スライスを対象とし, コア診断における臨床成績も評価した。 11の診断課題にわたる1,357人の患者を対象とした登録調査では,平均AUCは92.3%であった。 プルーモファウンデーションは、予め指定されたトリアージ閾値を用いて、68.8%の生検と83.0%の凍結区間の2度目の見直しの負担を減らし、PPVが1.0、0.991、0.966のICC染色オーダーの44.5%を減らした。 8人の病理医とクロスオーバーRTTを行い、4,928対のケースリーダーペア(91.7%がAI対83.8%がAI対AI)の診断精度を改善した。 AIアシストはまた、中央値診断時間を19.6%削減し、診断信頼性を8.7%向上し、中間値(Kappa = 0.56)から実質値(Kappa = 0.76)に改善した。 これらの評価は,肺病理診断支援システムとしてのPulmoFoundationを支持した。

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