CT診断支援
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hf-papers 1日前 3CT解析AIエージェント、精度36%向上を達成RadAgent: A tool-using AI agent for stepwise interpretation of chest computed tomography
研究チームがツール使用と段階的推論を組み合わせた胸部CT解析AIエージェント「RadAgent」を発表。 ベースラインモデル比でマクロF1スコアを36%、敵対的条件での頑健性を42%改善した。 推論トレースの可視化により臨床医が根拠を検証・修正できる透明性を実現し、医療AI実用化を前進させる。
解説 RadAgentは胸部CT（コンピュータ断層撮影）の解釈を段階的かつ透明性の高い形で行うツール使用型AIエージェント。従来のVLM（視覚言語モデル）ベース手法は最終レポートのみを出力し、その判断根拠が臨床医にとってブラックボックスだった。RadAgentはこの問題を解決するため、複数のツールを呼び出しながら逐次的に推論し、その全過程をインスペクタブルなトレースとして記録する。ベースラインのCT-Chat（3D VLM）との比較実験では、臨床精度でマクロF1が6.0ポイント（相対36.4%）、マイクロF1が5.4ポイント（相対19.6%）向上。敵対的条件下（入力に意図的な変動を加えた状況）での頑健性は24.7ポイント（相対41.9%）改善。さらにCT-Chatには全く存在しなかったFaithfulness（生成内容が実際の画像所見に忠実かを測る指標）で37.0%を新たに達成した。GPT-4oやGeminiとの直接比較は論文中に明示されていないが、医療特化型エージェントとして段階的解釈の透明性を実現した点は、放射線科AIの信頼性・実用化に向けた重要な一歩といえる。