多模态整体幻灯片基础模型用于病理学

本研究针对当前计算病理学中使用基础模型来解决临床复杂问题的不足之处，提出了TITAN模型。该模型通过视觉自监督学习和视觉-语言对齐，利用335,645幅整体幻灯片预训练，无需微调或临床标签，能够提取通用的幻灯片特征并生成病理报告，尤其在稀有疾病检索和癌症预后方面表现出显著的效果。