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研究论文揭示病理学AI基准中普遍存在数据泄露

最近发表在arXiv上的一篇研究论文揭示了计算病理学中用于全切片图像（WSI）分析的多模态基准中存在严重的数据泄露问题。研究发现，患者级别和机构级别的数据污染普遍存在，在源自TCGA的基准中，重叠率高达92.3%至100%。这种泄露损害了视觉语言模型（VLM）的评估，使得区分真正的多模态推理和对伪影的记忆变得困难。研究人员提出了创建无污染评估的具体建议，以确保该领域取得可验证的进展。