病理图像在癌症诊断中至关重要，全视野切片图像（WSI）提供高分辨率数据。多示例学习（MIL）是分析WSI的主要方法，但处理成本较高。哈尔滨工业大学的研究团队提出了分层蒸馏多示例学习框架（HDMIL），显著降低推理时间28.6%，同时提升分类性能，为数字病理学的发展提供了新思路。