연구진이 의료 영상 모델 개발 자동화를 위한 에이전트 AI 과학자 워크플로우를 개발했어요. 문헌 기반 추론, 자동 코드 생성, 가설 기반 실험을 결합하여 경쟁력 있는 기준 모델을 생성합니다. 4개의 공개 벤치마크에서 검증 결과, 검증 성능이 향상되어 PUMA 트랙에서 6위, MILK10k에서 31위를 달성했어요.
MIDOG25에서 개발된 모델은 스캐너, 종양 유형, 종에 따른 도메인 일반화 능력을 보여줬어요. 동일한 워크플로우를 모든 챌린지에 적용하여 기술 기반 에이전트 워크플로우가 엔지니어링 노력을 줄일 수 있음을 입증했어요.