מסגרת הסקה אבחנתית מסתגלת לפתולוגיה עם דגמי שפה גדולים מולטימודאליים

מדוע זה חשוב לאבחון סרטן

כאשר פתולוג מביט בדגימת רקמה תחת המיקרוסקופ, הוא מקבל החלטות שמשפיעות על החיים: האם יש סרטן, איזה סוג זה, וכמה הוא אגרסיבי עשוי להיות? תוכנות מחשב כבר מסייעות לסרוק אלפי תמונות כאלה, אך מרביתן פועלות כמו קופסאות שחורות מסתוריות, ומספקות תשובה של כן־או־לא בלי להציג באופן ברור את אופן המסקנה. מחקר זה מציג דרך חדשה לשלב בינה מלאכותית להבנת תמונה עם הסקה מבוססת שפה, כך שהמחשב לא רק אומר מה הוא חושב, אלא גם מסביר מדוע — במונחים שמתיישבים עם האופן שבו פתולוגים אמיתיים מסיקים מסקנות.

להפוך קופסאות שחורות למסבירים

מרבית המערכות הקיימות לקריאת שקופיות פתולוגיות מתמקדות בדיוק גולמי. הן לומדות דפוסים ממיליוני פיקסלים ואז מפיקות תווית כגון

ציטוט: Hong, Y., Kao, KC., Edwards, L. et al. Adaptive diagnostic reasoning framework for pathology with multimodal large language models. Commun Med 6, 236 (2026). https://doi.org/10.1038/s43856-026-01491-z

מילות מפתח: פתולוגיה חישובית, בינה מלאכותית ניתנת להסבר, אבחון סרטן, דגמי שפה מולטימודאליים, דימות רפואי