2024年哈佛医学院在计算病理学领域,特别是在病理大模型取得一系列进展。其开源的系列模型共同构成了病理学领域的强大工具: 3月份开源UNI:理解病理学图像的基础模型,从识别组织病理中的疾病到十亿像素全数字切片的诊断,在 34 个具有不同诊断难度的任务上表现不俗。 3月份开源CONCH:一种视觉语言基础模型,训练数据超过 117 万个图像
作者:哈佛医学院计算病理学Faisal Mahmood团队 1 导读 基础模型是在大规模数据集上训练的先进人工智能系统,有可能为医学领域带来前所未有的进步。在计算病理学 (CPath) 中,这些模型可能在诊断准确性、预后洞察和预测治疗反应方面表现出色。麻省总医院的研究人员设计了迄今为止最大的两个 CPath 基础模型:UNI 和 CONCH...
相比传统的病理AI模型,哈佛大学的CHIEF模型在多个方面取得了突破: 预训练策略:CHIEF采用了双重预训练方法,包括无监督预训练和弱监督预训练。无监督预训练对1500万块病理切片进行特征学习,提高了小块(tile-level)的表征能力。弱监督预训练则在60,530张全切片(WSI)上进行训练,使模型能够学习到全片级别的组织信息。这使...
近日，美国麻省总医院（Massachusetts General Hospital）、哈佛医学院等组成研究团队设计了迄今为止最大的两个 CPath 基础模型：UNI 和 CONCH。这些基础模型适用于 30 多种临床和诊断需求，包括疾病检测、疾病诊断、器官移植评估和罕见疾病分析。新模型克服了当前模型的局限性，不仅在研究人员测试的临床任务中表现良好，...
在计算病理学 (CPath) 中,基础模型在提高诊断准确性、预后以及预测治疗反应方面发挥着关键作用。 近日,美国麻省总医院(Massachusetts General Hospital)、哈佛医学院等组成研究团队设计了迄今为止最大的两个 CPath 基础模型:UNI 和 CONCH。这些基础模型适用于 30 多种临床和诊断需求,包括疾病检测、疾病诊断、器官移植...
在计算病理学 (CPath) 中,基础模型在提高诊断准确性、预后以及预测治疗反应方面发挥着关键作用。 近日,美国麻省总医院(Massachusetts General Hospital)、哈佛医学院等组成研究团队设计了迄今为止最大的两个 CPath 基础模型:UNI 和 CONCH。这些基础模型适用于 30 多种临床和诊断需求,包括疾病检测、疾病诊断、器官移植...
在计算病理学(CPath) 中,基础模型在提高诊断准确性、预后以及预测治疗反应方面发挥着关键作用。 近日,美国麻省总医院(Massachusetts General Hospital)、哈佛医学院等组成研究团队设计了迄今为止最大的两个 CPath 基础模型:UNI 和 CONCH。这些基础模型适用于 30 多种临床和诊断需求,包括疾病检测、疾病诊断、器官移植评...
AIGC下严肃医疗AI应用观点碰撞与探索 | 最近分别在业内与两位医&工同行老师朋友对于当下大模型在严肃医疗领域落地应用的碰撞与探讨下,一个偶然的灵动并联想到半个月前哈佛医学院、麻省理工学院、俄亥俄州立大学韦克斯纳医学等研究人员联合推出的面向医学领域的多模态病理AI助手—PathChat中关于分阶段对齐思想与E2E大规模...