病理診断の自動化において、マルチモーダル大言語モデル（MLLM）とエージェントワークフローの活用が進む中、新たな課題が浮き彫りになっている。従来のエンドツーエンド型病理MLLMは、病理組織画像の微細な領域における形態学的特徴の認識で幻覚現象（ハルシネーション）を起こしやすく、複数のツールから得られた出力と知識ベースを単純に統合するエージェントシステムでは、矛盾する証拠が混在する際に判断が不安定になる問題がありました。 このような課題を解決するために提案されたのがPathoSageです。このフレームワークは、知識検索、証拠収集、証拠評決の三段階を明確に分離し、パッチレベル（小領域単位）での病理画像推論を実現しています。フレームワークの中核を成す「構造化証拠審議」コンポーネントは、ツールから得られた異なる証拠を独立して評価し、矛盾を分析してから新たなコンテキストで最終判断を生成することで、アンカリングバイアスを低減します。 さらに、PathoSageは学習不要なベータ・ベルヌーイ経験システムを導入し、継続的なクレジット割り当てを通じてツールの長期的な信頼性をモデル化しています。これにより類似度加重事前確率を構築し、将来のツール利用における信頼度の重み付けを実現しています。実験結果では、PathoSageが従来の病理MLLM基準やエージェント比較手法を上回り、VQA（Visual Question Answering）の幻覚現象と分類器の不一致を効果的に軽減することが示されました。この研究は、堅牢な病理診断エージェントの実現に向けて、明示的な証拠評決と信頼性を考慮したツール選択が重要な要素であることを強調しています。