PathPocket：病理學專用的多模態 AI 智能助手，結合證據支持的臨床決策

研究團隊推出 PathPocket，這是一個專為病理學領域設計的多模態 AI 智能助手，旨在解決人工智慧與循證醫學交叉領域探索不足的問題。現有嘗試多侷限於僅處理文本的通用醫學，而 PathPocket 則構建了迄今最全面的病理學證據庫，包含約 110,472 份公開和授權文件，並依據從臨床指南到專家意見的嚴謹證據層級進行結構化。

基於此證據基礎，團隊構建了一個包含超過 455 萬個實體和 710 萬個關係的病理學超圖知識引擎。該引擎作為強大的知識引擎，支援協作多代理推理框架，整合輸入理解、證據檢索、過濾與診斷生成，使系統能夠追蹤並解釋其臨床建議的證據來源。PathPocket 能無縫處理從純文本查詢到涉及興趣區域（ROI）與十億像素全切片影像（WSIs）的複雜多模態診斷任務。

系統在包含超過 200,000 個真實案例的多維度基準測試中經過嚴格評估，結果顯示其顯著優於現有的最先進技術。廣泛的用戶研究進一步證明，PathPocket 能實質性地提高病理學家的診斷準確性與信心，透過將病理學解釋直接建立在可驗證的文獻之上，提供了一種實用且可擴展的循證計算病理學解決方案。