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ChatEXAONEPath: An Expert-Level Multimodal Large Language Model for Histopathology
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内容提要
本研究提出了ChatEXAONEPath，一种基于全幻灯片图像的多模态大型语言模型，旨在改善组织病理学中的应用。该模型通过10,094对图像和病理报告的数据生成管道，在癌症诊断中显示出62.9%的接受率，具有重要的临床应用潜力。
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关键要点
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本研究提出了ChatEXAONEPath，一种基于全幻灯片图像的多模态大型语言模型。
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该模型旨在改善组织病理学中的应用，特别是在癌症诊断方面。
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通过10,094对全幻灯片图像和病理报告的数据生成管道，模型显示出62.9%的接受率。
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ChatEXAONEPath在临床上下文中具有重要的应用潜力。
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