Pathology Foundation Models

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Title: Pathology Foundation Models

Authors: Mieko Ochi, Daisuke Komura, Shumpei Ishikawa

Published: Jul 31 2024

Link: https://arxiv.org/abs/2407.21317

Summary (Generated by Microsoft Copilot):

  • Introduction: 本論文は、患者の組織サンプルの診断と評価における病理学の役割について論じており、デジタル病理学とAI、特にFoundation Models（FMs）の進歩を強調している。

  • Challenges: 主な課題には、高いアノテーションコスト、公開データセットの不足、ハードウェア要件、潜在的なドメインシフト、不正確さを防ぐための定期的な更新の必要性が含まれる。

  • Methods: 本研究では、Whole Slide Scannersとdeep learningテクノロジーを利用して病理学AIモデルを開発し、Foundation Modelsとして知られる大規模AIモデルに焦点を当てている。

  • Novelties: Generalist Medical AIの出現により、病理学FMsを他の医療ドメインと統合し、さまざまなデータモダリティを扱うmultimodal FMsを開発している。

  • Results: 病理学FMsは、疾患診断、予後予測、バイオマーカー発現予測などのタスクにおいて可能性を示しており、一部のモデルはstate-of-the-artのパフォーマンスを達成している。

  • Performances: 比較精度実験により、UNIやProv-GigaPathなどのモデルが疾患検出、バイオマーカー予測、治療結果予測において優れたパフォーマンスを発揮することが示されている。

  • Limitations: 課題には、AIの「ブラックボックス」の性質、潜在的なハルシネーション、実際の臨床現場での検証不足が含まれる。

  • Discussion: 今後の方向性には、リソースを抑えたハードウェアのためのモデル最適化、説明可能なAIの開発、FMsの臨床的安全性と効果的な展開の確保が含まれる。