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CONCHv1.5
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新基准PathReportEval标准化病理报告生成评估
研究人员推出了PathReportEval，这是一个新的基准和评估框架，旨在标准化对全切片图像病理报告生成任务的评估。该框架解决了现有方法存在的局限性，这些方法通常使用不一致的数据集和评估协议，导致模型性能难以比较。一项关键创新是临床报告质量评分（CRQS），这是一个基于临床的指标，用于衡量事实准确性、召回率、幻觉率和不一致性，比BLEU和ROUGE等传统词汇指标提供了更可靠的评估。
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新的多模态AI模型MixTIME推动精准肿瘤学生物标志物预测
研究人员开发了MixTIME，一个用于预测精准肿瘤学免疫生物标志物多模态基础模型。该模型整合了多种病理基础模型，包括仅图像、图像-文本和图像-转录组表示，以分析苏木精和伊红全切片图像。MixTIME在预测蛋白质表达方面表现出最先进的性能，并显著改进了生存预测和AI辅助病理报告生成等下游任务。