病理智能体不再逐张切片作答：PlanPath把问题拆成探查计划，肾癌总准确率72.71%
核心概要
病理诊断的一个病例往往横跨数十张来自不同取材部位的切片，而此前的病理智能体一次只分析一张切片、只描述形态而不做测量。PlanPath把诊断问题转成一份探查计划，先路由到可能携带证据的切片，再从组织架构逐级放大到细胞做计数与比例测量，并把跨切片证据汇总成可追溯的答案。在肾癌与胃癌两个患者级数据集上，PlanPath的总准确率分别为72.71%和60.24%，比最强基线高12.14和9.43个百分点。
深度剖析
病理问答的分析单位从单张切片上移到一位患者的整套切片集合，答案需要跨切片、跨尺度地汇集互补证据。 此前的病理智能体逐张分析切片，只描述形态而不做测量，跨标本的证据获取与患者级定量分析基本未被触及。 在肾癌与胃癌两个患者级数据集上，PlanPath的总准确率为72.71%和60.24%，分别比最强基线高12.14和9.43个百分点。
系统先把问题写成一份探查计划，明确需要什么证据、在哪个尺度取、何时停止，再据此决定看哪些切片。 切片路由用TITAN把切片与文本描述编码到同一语义空间并按相似度排序，路由分数只决定探查顺序，不作为诊断证据。 两个数据集共含213位患者、3245张全切片图像和1623个经病理医生核验的问答对，胃癌平均每位患者21.41张切片，肾癌9.34张。
证据获取由粗到细：先看组织层面的结构与分布，再在选定的高倍区域调用细胞定量工具得到计数、比例与密度。 组织级分析工具基于组织特征原型库给出软组织图，细胞级工具使用HistoPLUS，形态描述由Patho-R1-7B生成。 去掉组织级分析工具后，总体准确率从65.62%降到62.05%，是各消融项中降幅最大的一项。
启示与展望
演示范围限于肾癌与胃癌两个患者级视觉问答数据集，问题与参考答案取自诊断报告并经两位病理医生交叉核验；病理报告在推理时不提供给模型，参考答案只用于评测。框架的组件替换实验覆盖PathAgent、PathNavigate、GIANT与BEACON等切片级智能体。
消融显示各组件贡献随任务类型变化且并非严格可加，细胞级定量的收益更依赖具体问题。兼容性实验中，开放式问题的提升随底层智能体不同而不同，GIANT在该类问题上出现小幅下降。当探查在证据要求满足前结束时，答案会被标记为低置信度与证据不足。