RECAP-PATH: KI-Framework liefert nachvollziehbare Diagnosen in der Pathologie

KI‑Tools haben die Pathologie bereits revolutioniert: Sie steigern die Durchsatzrate, standardisieren die Quantifizierung und entdecken prognostische Muster, die die Therapieplanung unterstützen. Dennoch bleibt die breite Einführung begrenzt, weil die meisten Systeme keine leicht verständlichen Begründungen liefern, die Entscheidungen auditierbar machen und Fehler verhindern.

Mit RECAP‑PATH wird das geändert. Das neue, interpretierbare Framework nutzt multimodale Large‑Language‑Models, um von passiver Mustererkennung zu evidenzbasierter diagnostischer Argumentation zu wechseln. Dabei folgt es einem zweiphasigen Lernprozess: Zunächst werden vielfältige, pathologiestilische Erklärungen generiert, anschließend werden diese durch Optimierung auf Genauigkeit verfeinert.

Der Ansatz erfordert lediglich kleine, gelabelte Datensätze und keinen Zugriff auf die internen Gewichte der Modelle. RECAP‑PATH kann damit eigenständig Diagnosen stellen und gleichzeitig nachvollziehbare Begründungen liefern.

In Tests mit Brust‑ und Prostatadaten zeigte RECAP‑PATH rationale Erklärungen, die mit Expertenbewertungen übereinstimmten, und erzielte signifikante Verbesserungen der diagnostischen Genauigkeit gegenüber herkömmlichen Baselines. Durch die Kombination von visueller Analyse und logischem Denken bietet das System vertrauenswürdige, klinisch nutzbare KI‑Diagnosen und ebnet einen generellen Weg zu evidenzbasierter Interpretation in der Pathologie.