研究人员仅用70,000个图像块训练的病理基础模型，其性能与使用8000万个图像块的模型相当。采用对比学习和医学成像变换器，结果表明更小且多样性更高的数据集能更高效地实现高质量模型，且计算资源需求更少。
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