본 논문은 병리학 분야에서의 진단 정확도 및 추론 타당성 향상을 위해, 병리학 교과서와 전문가 지식을 활용하여 고품질의 추론 중심 데이터셋을 구축하고, 이를 기반으로 다중 모달 RL 기반 병리학 추론 모델인 Patho-R1을 제시합니다. Patho-R1은 3단계 파이프라인(지식 주입을 위한 사전 학습, 추론 유도를 위한 지도 학습, 다중 모달 추론 품질 개선을 위한 강화 학습)을 통해 학습되며, 제안된 데이터셋의 정렬 품질 평가를 위해 Patho-CLIP 모델도 함께 제시합니다. 실험 결과, Patho-CLIP과 Patho-R1은 제로샷 분류, 교차 모달 검색, 시각적 질문 응답, 객관식 질문 등 다양한 병리학 관련 작업에서 견고한 성능을 달성함을 보여줍니다.
