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hf-papers 1日前 3胸部CT診断AIエージェント「RadAgent」、段階的推論で精度向上RadAgent: A tool-using AI agent for stepwise interpretation of chest computed tomography
研究チームが胸部CT報告書を段階的に生成するツール使用型AIエージェント「RadAgent」を発表。 既存の3D視覚言語モデルと比較し、臨床精度・頑健性・忠実性の三軸で大幅な改善を達成。 推論プロセスを完全に可視化し、臨床医が能動的に検証・修正できる透明な設計が医療AI信頼性向上に貢献。
解説 RadAgentは、胸部CTの読影をAIが行う際の「ブラックボックス問題」に取り組む研究。従来のVLM（視覚言語モデル）は最終レポートのみを出力し、臨床医はその根拠を確認できなかった。RadAgentはReActフレームワーク的な逐次推論を採用し、各ステップでの中間決定とツール呼び出し履歴を完全に記録・公開する。比較対象はCT-Chat（3D VLM）。臨床精度はマクロF1で6.0ポイント（相対36.4%）、マイクロF1で5.4ポイント（相対19.6%）向上。敵対的入力への頑健性は24.7ポイント（相対41.9%）改善。さらに「忠実性（faithfulness）」—生成内容が実際の画像所見に基づいているかの指標—で37.0%を達成（CT-Chatにはこの能力自体が欠如）。GPT-4oやGeminiとの直接比較はないが、ツール拡張型推論を医療画像診断に組み込む実装例として実用的意義が高い。放射線科AIの信頼性向上に貢献する方向性を示す。