論文の概要: A Pathology Foundation Model for Gastric Cancer with Real-World Validation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.04792v1
• Date: Wed, 03 Jun 2026 12:18:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-04 20:44:18.737361
• Title: A Pathology Foundation Model for Gastric Cancer with Real-World Validation
• Title（参考訳）: 実世界検証による胃癌の病態基礎モデル
• Abstract要約: 本稿では,実世界評価と臨床dEcision支援のための,胃科固有の基礎モデルであるGRACEについて述べる。 GRACEは, 症例37,493例のHE-stained whole-slide画像を中心に, 48,364例の多施設で開発された。 高齢の病理医に非劣性パフォーマンスを維持するように調整された場合、AI支援のワークフローは萎縮の60.7%、腸転移の82.7%をトリアージする可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.19073124722865
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Gastric cancer remains a major cause of cancer mortality, yet its histological and molecular heterogeneity complicates diagnosis and risk stratification. General-purpose pathology foundation models (PFMs) often plateau on fine-grained endpoints central to gastric cancer care, and few have undergone rigorous prospective validation or clinical reader studies. We present GRACE, a Gastric-specific foundation model for Real-world Assessment and Clinical dEcision support. GRACE was developed from multicenter gastric pathology datasets totaling 48,364 primarily HE-stained whole-slide images from 37,493 patients. When evaluated on 28 clinically relevant tasks, GRACE consistently outperformed representative pancancer PFMs, achieving a macro-AUC of 0.9188, with strong performance for precancerous lesion diagnosis (macro-AUC 0.9322), tumor histopathological assessment (macro-AUC 0.9119), molecular profiling (macro-AUC 0.8682), and prognostic prediction. Beyond benchmarking, GRACE's translational value was substantiated through a rigorous evidence chain. Under safety-gated criteria requiring 100% NPV for rule-out and 100% PPV for rule-in, GRACE streamlined review for up to 69.6% of malignancy-diagnosis cases and triaged 46.8% of MMR-IHC follow-up requests. This translational feasibility was further strengthened by a randomized crossover reader study of pathologist-AI collaboration. With GRACE assistance, diagnostic accuracy improved from 82.0% to 89.9%, yielding nearly twofold higher adjusted odds of a correct diagnosis (OR 1.987) alongside concurrent gains in sensitivity and specificity. AI assistance also reduced diagnostic time by 14.9%, elevated diagnostic confidence by 9.0%, and markedly improved inter-rater agreement. When calibrated to maintain non-inferior performance to senior pathologists, the AI-assisted workflow could triage 60.7% of atrophy and 82.7% of intestinal metaplasia cases.
• Abstract（参考訳）: 胃癌は依然としてがん死亡の主な原因であるが、その組織学的および分子的多様性は診断とリスク層化を複雑にしている。 PFM(General-purpose pathology foundation model)は、しばしば胃癌治療中心の細粒度エンドポイントにプラトーを貼るが、厳密な予測的検証や臨床読影者による研究は少ない。 本稿では,実世界評価と臨床dEcision支援のための,胃科固有の基礎モデルであるGRACEについて述べる。 GRACEは, 症例37,493例のHE-stained whole-slide画像を中心に, 48,364例の多施設で開発された。 28種類の臨床的に関連のあるタスクで評価すると,GRACEは代表膵PFMを一貫して上回り,マクロAUC0.9188を達成し,先天性病変診断(macro-AUC 0.9322),腫瘍組織学的評価(macro-AUC 0.9119),分子プロファイリング(macro-AUC 0.8682),予後予測に優れた成績を示した。 ベンチマークの他に、GRACEの翻訳価値は厳密なエビデンスチェーンによって裏付けられた。 安全基準では、ルールアウトに100% NPV、ルールインに100% PPVが必要とされ、GRACEは、悪性腫瘍の69.6%、MMR-IHCの46.8%のフォローアップ要求に対してレビューを合理化した。 この翻訳実現性は、病理学者とAIの協力に関するランダムなクロスオーバー・リーダー研究によってさらに強化された。 GRACEの補助により、診断精度は82.0%から89.9%に改善され、感度と特異性の同時向上とともに、正しい診断(OR 1.987)の2倍近い調整された確率が得られた。 AIアシストは診断時間を14.9%削減し、診断信頼性を9.0%向上させ、レータ間合意を大幅に改善した。 高齢の病理医に非劣性パフォーマンスを維持するように調整された場合、AI支援のワークフローは萎縮の60.7%、腸転移の82.7%をトリアージする可能性がある。

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