본 논문은 병리학 분야에서의 진단 정확도와 추론 타당성 향상을 목표로, 고품질 추론 지향 데이터셋을 구축하고, 이를 기반으로 병리학 추론 모델 Patho-R1을 제시합니다. Patho-R1은 3단계 파이프라인 (1) 350만 이미지-텍스트 쌍을 이용한 지식 주입, (2) 50만 고품질 Chain-of-Thought 샘플을 이용한 추론 유도, (3) 강화학습을 통한 다중 모달 추론 질 향상)을 통해 학습됩니다. 데이터셋 정렬 품질 평가를 위해 PathoCLIP도 함께 제시하며, 제로샷 분류, 교차 모달 검색, 시각적 질의응답, 객관식 질문 등 다양한 병리학 관련 작업에서 견고한 성능을 보임을 실험 결과를 통해 보여줍니다.
