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这篇题为《病理基础模型》的文章全面阐述了病理基础模型的最新进展及其在数字病理学中的应用，并探讨了所面临的挑战和未来的发展方向。

 

文章首先回顾了数字病理学的发展历程，从传统的显微镜观察到全切片扫描仪的引入，再到深度学习技术的应用，使得人工智能在病理学领域的应用成为可能。当前病理学人工智能的应用主要包括：提高病理诊断的准确性和效率；预测患者预后并辅助治疗决策；以及整合基因组信息。人工智能能够定量评估组织特征，例如免疫组化生物标志物评估、细胞计数、细胞空间排列、结构密度和分布模式等，从而辅助病理科医生进行更准确的诊断，并提高工作效率。此外，人工智能还能通过整合组织形态学特征、临床信息和基因组信息，构建更准确的预后预测模型，从而实现精准和个性化医疗。

 

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文章接下来重点介绍了“基础模型”的概念和发展。基础模型是基于海量数据进行训练的大规模人工智能模型，相比传统的深度学习模型，基础模型具有更强的表达能力和可扩展性，能够应用于更广泛的任务。基础模型的兴起得益于社交媒体的普及、新冠疫情导致的数字化数据激增、硬件计算能力的提升以及转换模型等新型人工智能架构的开发。在医疗领域，特别是病理学领域，基础模型的应用呈爆炸式增长，其应用范围涵盖疾病诊断、罕见癌症诊断、患者生存预后预测、生物标志物表达预测以及免疫组化表达强度评分等。
本文详细比较了基础模型和非基础模型（传统的深度学习模型）的差异。主要体现在模型架构、模型大小、适用任务范围、性能表现以及训练数据量等方面。基础模型通常采用转换模型架构，模型规模远大于非基础模型，能够处理多种任务，并在适应性任务上取得最先进的性能。基础模型通常不需要大量标注数据进行训练，而这正是其在病理学领域应用的关键优势。

 

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文章着重介绍了病理基础模型的应用。由于病理医生的标注成本高昂且高质量的公共数据集匮乏，基础模型在病理学领域的需求尤为迫切。基础模型能够利用大量病理图像数据进行预训练，并通过微调适应不同的下游任务，从而降低标注成本并提高模型的泛化能力。本文列举了多个已发表的病理基础模型，并对其训练数据集、数据模态、嵌入级别、公共可用性以及性能进行了比较分析。这些模型使用了不同的公开数据集和私有数据集，涵盖多种器官和组织类型，并采用了不同的训练方法。一些模型输出的是“补丁”级的嵌入，另一些则输出的是“全切片图像”级的嵌入。模型的性能在不同的下游任务中有所差异，这与训练数据集的构成、模型架构以及嵌入级别等因素有关。
文章还对病理基础模型的下游任务进行了分类，包括分类任务（疾病检测、癌症分型、预后预测、生物标志物预测等）、目标检测/分割任务（细胞分割、肿瘤分割等）以及跨模态检索任务（图像-文本检索、报告生成等）。多模态基础模型能够整合病理图像和文本数据（例如临床病理报告、文献等），从而实现更复杂的应用，例如图像-文本检索、报告生成以及基因表达分析等。

 

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最后，文章讨论了病理基础模型面临的挑战和未来的发展方向。尽管基础模型在病理学领域展现出巨大的潜力，但仍存在一些问题需要解决，例如模型的可解释性、模型的公平性和鲁棒性以及临床应用的可行性等。未来的研究方向包括开发更强大的多模态基础模型、改进模型的可解释性、构建更全面和高质量的公共数据集以及探索基础模型在临床实践中的应用等。最终目标是构建一个通用的医学人工智能系统，整合来自不同医学领域的基础模型，从而更好地服务于临床实践，推动精准医疗和个性化医疗的发展。文章强调，病理学基础模型的成功应用需要病理医生、计算机专家和临床医生的密切合作。