A generalizable pathology foundation model using a unified knowledge distillation pretraining framework
8.0
来源：
Nature
发布时间：
2025-09-02 23:32
摘要：
研究提出了一种通用的病理基础模型（GPFM），通过统一的知识蒸馏预训练框架提升了模型在临床任务中的表现。GPFM在72个具体任务中表现优异，尤其在肿瘤分类和生存预测方面，显示出其在计算病理学领域的广泛应用潜力。该模型的开发基于56个数据集，表明其具有较高的商业价值和投资吸引力。
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关键证据
GPFM在42个任务中排名第一，显示出其在特征表示中的潜力。
提出的知识蒸馏框架显著提高了模型的泛化能力。
研究基于56个数据集，展示了广泛的应用前景。
真实性检查
否
AI评分总结
研究提出了一种通用的病理基础模型（GPFM），通过统一的知识蒸馏预训练框架提升了模型在临床任务中的表现。GPFM在72个具体任务中表现优异，尤其在肿瘤分类和生存预测方面，显示出其在计算病理学领域的广泛应用潜力。该模型的开发基于56个数据集，表明其具有较高的商业价值和投资吸引力。