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H-optimus-1
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新框架测试人工智能病理模型是否能看见真实生物学
研究人员开发了一个新框架，用于评估病理学中使用的基础模型是否能准确解读生物学数据。该方法利用空间转录组学来评估五个不同的病理学基础模型和一个ResNet50基线的注意力图。研究结果表明，这些模型捕捉的是复杂的转录程序，而不是单个分子事件，并且不同的模型关注不同的生物学区域。
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病理基础模型在乳腺癌生存预测方面进行基准测试
一项新研究使用组织病理图像对病理基础模型（PFMs）在预测乳腺癌生存方面的表现进行了基准测试。该研究在三个独立的患者队列中评估了多个PFMs，发现H-optimus-1表现最佳。第二代PFMs普遍优于早期模型，尽管性能提升已变得不显著。值得注意的是，一个较小的蒸馏模型H0-mini取得了比其更大的对应模型H-optimus-0更好的结果，同时效率也显著提高。