本文回顾了人工智能在癌症组织成像中的应用，提出了五个主要任务模型，探讨了自我监督学习的进展及其在病理学中的重要性。研究表明，病理数据的预训练能显著提升模型在癌症诊断中的性能，并通过知识增强的视觉-语言预训练方法，在多个下游任务中取得了显著进展，强调了数据多样性对模型效果的影响。