Abstract
ECGのデジタル化は、何十億ものアーカイブ済みの臨床記録の活用を可能にしうる一方で、既存手法はベンチマーク上では優れた数値を示しながらも、実世界の画像では破綻してしまいます。私たちは、あらゆるデジタル化バックエンドを、標準化されたインターフェースを介した閉ループVLMフィードバックで包む、プラグイン型の品質保証モジュールである\textbf{VLM-in-the-Loop}を提案します。本モジュールは、基盤となるデジタイザへの変更を一切必要としません。中核となる仕組みは\textbf{ツール・グラウンディング}です。これは、ドメイン固有の信号解析ツールから得られる定量的なエビデンスに基づいて、VLMの評価をアンカー（結び付ける）することです。ペアのグラウンドトゥルースを持つ200レコードに対する制御されたアブレーション実験では、ツール・グラウンディングにより判定の一貫性が71\%から89\%へと向上し、忠実度の分離が2倍になりました（\DeltaPCC 0.03
ightarrow 0.08）。この効果は3つのVLM（Claude Opus~4、GPT-4o、Gemini~2.5 Pro）にわたって再現されており、特定のモデルに依存した改善ではなく、パターンレベルでの利得であることが確認されます。4つのバックエンドに展開したところ、すべてのケースで改善が得られました。我々のパイプラインではボーダーラインのリードの29.4\%が改善し、ECG-Digitiserでは失敗した四肢誘導の41.2\%が回復しました。Open-ECG-Digitizerでは、画像あたりの有効リード数が2倍になりました（2.5
ightarrow 5.8）。実臨床のHCM画像428枚では、統合システムにより98.0\%のExcellent品質に到達しています。プラグイン型のアーキテクチャとツール・グラウンディング機構のいずれもドメインに依存しない設計（ドメイン・パラメトリック）であり、品質基準が客観的に測定可能であるところなら、より広い適用可能性が示唆されます。
