十万例前列腺活检比较病理基础模型与专用模型
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十万例前列腺活检比较病理基础模型与专用模型
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AI 综述
研究团队在《Nature Communications》发表研究，基于15个中心、6268例患者的逾10万例前列腺活检，比较自监督预训练基础模型与端到端任务专用模型在临床级前列腺病理分级中的表现。结论是：基础模型在标注数据稀缺时有优势，但标注数据充足时，其性能与任务专用模型相当，部分情况下还被后者超越。 在完整训练条件下，各模型与病理医生分级的一致性，内部队列的二次加权 Cohen's kappa 均为0.91（95% CI 0.90–0.92）；外部队列中，任务专用模型为0.87（0.86–0.88），UNI 基础模型为0.86（0.84–0.87），Virchow2 基础模型为0.85（0.84–0.86）。
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最新进展10月26日 08:00
超10万例前列腺活检比较端到端学习与基础模型在临床病理中的表现报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月26日
- Nature Communications精选超10万例前列腺活检比较端到端学习与基础模型在临床病理中的表现
研究基于15个中心、6268例患者的逾10万例前列腺活检，比较自监督预训练基础模型与任务专用模型在临床级前列腺病理分级中的表现。结果显示基础模型在标注数据稀缺时有优势，但标注数据充足时任务专用模型性能与之相当，外部队列中任务专用模型的二次加权 Cohen's kappa 为0.87，UNI 为0.86，Virchow2 为0.85。
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