医学 AI

A Multimodal Agentic Pathology Co-pilot via Evidence Grounded Reasoning

面向证据基础计算病理学的多模态智能体协同助手

Zhe Xu, Zhengyu Zhang, Zhiyuan Cai, Jiahao Xu, Yijie Lin, Ziyi Liu, Junlin Hou, Hongyi Wang, Yuxiang Nie, Yihui Wang, Jiabo Ma, Ling Liang, Yingxue Xu, Zhengrui Guo, Guanghao Wu, Danyi Li, Ziqi Zhou, Donglin Tan, Zhijian Cen, Ying Tan, Xiaolin Liu, Qi Xie, Xiaoying Tang, Xi Peng, Cheng Deng, Lijuan Qu, Ronald Cheong Kin Chan, Li Liang, Hao Chen

机构 * Department of Computer Science and Engineering, Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学计算机科学与工程系） ； Department of Pathology, Nanfang Hospital, Southern Medical University（南方医科大学南芳医院病理科） ； Department of Pathology, School of Basic Medical Sciences, Southern Medical University（南方医科大学基础医学学院病理科） ； Department of Anatomical and Cellular Pathology, Chinese University of Hong Kong（香港中文大学解剖与细胞病理学系） ； Guangdong Provincial Key Laboratory of Molecular Tumor Pathology（广东省分子肿瘤病理学重点实验室） ； Jinfeng Laboratory（锦风实验室） ； Department of Chemical and Biological Engineering, Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学化学与生物工程系） ； Division of Life Science, Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学生命科学系） ； State Key Laboratory of Nervous System Disorders, The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学神经系统疾病国家重点实验室） ； HKUST Shenzhen-Hong Kong Collaborative Innovation Research Institute, The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学深圳-香港协同创新研究院） 纠错

专题命中 病理影像 ：pathology(title,abstract)；diagnosis(abstract)

AI总结 提出PathPocket，一种多模态AI协同助手，通过构建包含11万文档的病理证据语料库和455万实体的超图，实现基于证据的病理诊断，在20万真实案例上超越现有方法。

DistillPath: An Efficient 22M Distilled Pathology Encoder Approaching Large Foundation Model Performance

DistillPath：一种高效的22M级蒸馏病理编码器，性能接近大型基础模型

Ramon Kaspar, Andrey Ignatov, Valentina Boeva

机构 * ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

专题命中 病理影像 ：pathology(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出22M级蒸馏病理编码器DistillPath-KS16，通过蒸馏86M至1.1B的病理编码器得到，性能接近大型模型Virchow2，参数少29倍、速度快25倍以上，在EVA等基准上表现优异。

Comments 26 pages, 5 figures. Accepted at the ECCV 2026 Workshop on Medical Foundation Models and Benchmarks (MedFM-Bench)

Pathology Transport: Optimal-Transport Explanations for Clinical Data, and When Their Heatmaps (Fail to) Localize Disease

病理迁移：临床数据的最优传输解释及其热图（无法）定位疾病的情形

Lalit Kumar

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

专题命中 病理影像 ：pathology(title)；clinical AI(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 该研究构建了最优传输修正流系统，在威斯康星乳腺癌数据集上实现了无监督恶性评分与归因，发现胸部X光的无标签最优传输热图无法真实定位疾病，仅监督式Grad-CAM表现良好，并贡献了相关方案与基准。

PathoArgus: Advancing Evidence-Grounded Long-Context Visual Reasoning across Gigapixel Whole-Slide and Multi-Slide Case Contexts

PathoArgus：推进千兆像素全切片与多切片病例语境下基于证据的长上下文视觉推理

Bowen Liu, Qixiang Zhang, Xiaomeng Li

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究针对病理视觉推理的证据基础评估缺口，构建PathoArgus-Bench基准与ESG受控集，发现现有模型准确率高但证据基础弱，提出PathoArgus阅读器，呼吁转向证据导向的评估。

SpurCon: Weighted Supervised Contrastive Learning for Mitigating Spurious Cues in Medical Imaging

SpurCon：用于缓解医学成像中虚假线索的加权监督对比学习

Shenhav Nadir, Meir Yossef Levi, Eyal Gofer, Guy Gilboa

机构 * Viterbi Faculty of Electrical and Computer Engineering, Technion - Israel Institute of Technology（以色列理工学院维特比电气与计算机工程学院） 纠错

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 SpurCon是基于加权监督对比学习的轻量级框架，利用少样本流程估计虚假标签，在医学成像等数据集上实现了最优的虚假线索缓解性能，平衡了最差组与总体准确率。

Learning latent progression states from spatial heterogeneity in uterine histopathology

从子宫组织病理学的空间异质性中学习潜在进展状态

Qiming He, Yan Liu, Shuang Ge, Fan Yang, Yuxiang Wang, Ieng Man Zhang, Jing Yang, Zihao Jia, Ajin Hu, Yexing Zhang, Zixiu Song, Qiang Huang, Xiaoya Zhao, Zihan Wang, Xianjing Zheng, Yijun Zheng, Liling Lin, Shuxing Liu, Bin Bao, Yue Xie, Tian Guan, Yonghong He, Congrong Liu

机构 * Fuzhou University（福州大学） ； Fuzhou University Affiliated Provincial Hospital（福州大学附属省立医院） ； Interdisciplinary Institute for Medical Engineering, Fuzhou University（福州大学医学工程交叉研究院） ； Medical Optical Technology R&D Center, Research Institute of Tsinghua, Pearl River Delta（清华珠三角研究院医学光学技术研发中心） ； Peking University Health Science Center（北京大学医学部） ； Third Hospital, School of Basic Medical Sciences, Peking University Health Science Center（北京大学医学部基础医学院第三医院） ； Institute of Biopharmaceutical and Health Engineering, Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院生物医药与健康工程研究院） ； Tsinghua University（清华大学） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） ； Jinfeng Laboratory（金凤实验室） 纠错

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本研究开发子宫特异性计算病理学框架SpaTIE，从子宫组织病理学空间异质性中学习形态感知表征，推断与肿瘤进展相关的空间连贯状态，关联多组学特征并支持临床预测任务，为肿瘤状态发现提供新工具。

Non-KKT Accumulation in Entropic Mirror Descent

熵镜像下降中的非KKT积累

Kuangyu Ding, Kim-Chuan Toh

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 该研究针对有界镜像下降序列的KKT积累问题，构造反例证明其积累点可为非KKT点，揭示边界Bregman几何退化是该问题的根源。

Pure gravity OPE density for genus-two handlebody in $\text{AdS}_3$

AdS₃中亏格二把手体的纯引力OPE密度

Saptaswa Ghosh, Sounak Pal

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)

AI总结 本研究利用亏格二把手体与极值共形场理论的对偶性，通过庞加莱构造解析确定其OPE密度的一阶和二阶修正，证实亏格二时仍存在亏格一的OPE密度负性病态，并分析其急剧转变特性。

Comments 52 pages, 10 figures, 3 tables