Foundation Models in Computational Pathology: A Review of Challenges, Opportunities, and Impact

要約

自己監視のビジョン専用モデルから対照的な視覚言語フレームワークまで、計算病理学は近年急速に進化しています。
生成AI ‘Co-Pilots’は、細胞から病理のスペクトル全体に微妙な視聴覚組織の手がかりを採掘し、包括的なレポートを生成し、複雑なユーザークエリに応答する能力を示しています。
データのスケールは劇的に急増し、数十から数百万のマルチギガピクセルの組織画像に成長していますが、これらのモデルの訓練可能なパラメーターの数は数十億に増加しています。
重要な問題は残っています。生成的で多目的AIのこの新しい波は、臨床診断をどのように変換しますか？
この記事では、これらの革新の真の可能性と臨床診療への統合を探ります。
病理学における基礎モデルの急速な進歩をレビューし、それらのアプリケーションと重要性を明確にします。
より正確には、基礎モデルの定義そのものを調べ、基礎、一般、または多目的にするものを特定し、計算病理への影響を評価します。
さらに、開発と評価に関連する独自の課題に対処します。
これらのモデルは、例外的な予測機能と生成機能を実証していますが、評価基準を強化し、広範囲にわたる臨床採用を促進するためには、グローバルなベンチマークを確立することが重要です。
計算病理学では、フロンティアAIのより広い影響は、最終的に広範な採用と社会的受け入れに依存しています。
直接的な公共の暴露は厳密に必要ではありませんが、誤解を払拭し、信頼を築き、規制支援を確保するための強力なツールのままです。

要約(オリジナル)

From self-supervised, vision-only models to contrastive visual-language frameworks, computational pathology has rapidly evolved in recent years. Generative AI ‘co-pilots’ now demonstrate the ability to mine subtle, sub-visual tissue cues across the cellular-to-pathology spectrum, generate comprehensive reports, and respond to complex user queries. The scale of data has surged dramatically, growing from tens to millions of multi-gigapixel tissue images, while the number of trainable parameters in these models has risen to several billion. The critical question remains: how will this new wave of generative and multi-purpose AI transform clinical diagnostics? In this article, we explore the true potential of these innovations and their integration into clinical practice. We review the rapid progress of foundation models in pathology, clarify their applications and significance. More precisely, we examine the very definition of foundational models, identifying what makes them foundational, general, or multipurpose, and assess their impact on computational pathology. Additionally, we address the unique challenges associated with their development and evaluation. These models have demonstrated exceptional predictive and generative capabilities, but establishing global benchmarks is crucial to enhancing evaluation standards and fostering their widespread clinical adoption. In computational pathology, the broader impact of frontier AI ultimately depends on widespread adoption and societal acceptance. While direct public exposure is not strictly necessary, it remains a powerful tool for dispelling misconceptions, building trust, and securing regulatory support.

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