AI-driven mental health support for kids via parent education.

AI-powered mental health support accessible anytime, anywhere.

AI-enhanced platform providing supervised mental health support.

An AI habit and behavioral change app.

AI chatbot for mental, emotional, and spiritual support.

AI tool for personalized affirmations in text and audio formats.

AI platform for personalized conversations across various scenarios.

开发能够学习通用且可迁移的 H&E 千兆像素全切片图像 (WSI) 表征的自监督学习 (SSL) 模型，在计算病理学中正变得越来越重要。这些模型有望推进诸如小样本分类、切片检索和患者分层等关键任务。现有的切片表征学习方法通​​常通过将切片的两个不同增强图像（或视图）对齐，将 SSL 的原理从小图像（例如 224x224 的图像块）扩展到整张切片。然而，最终的表征仍然受限于视图有限的临床和生物多样性。因此，我们假设，用多种标记物（例如免疫组化染色）染色的切片可以用作不同的视图，从而形成丰富的、与任务无关的训练信号。为此，我们引入了 MADELEINE，一种用于切片表征学习的多模态预训练策略。 MADELEINE 已在大量乳腺癌样本（N=4,211 个 WSI，涵盖五种染色）和肾移植样本（N=12,070 个 WSI，涵盖四种染色）上进行了双全局-局部交叉染色比对目标训练。我们展示了 MADELEINE 在各种下游评估（从形态学和分子分类到预后预测）中学习到的载玻片表征的质量，这些评估涵盖了 21 项任务，使用了来自多个医疗中心的 7,299 个 WSI。

AI-driven therapy management tool

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AI app detecting early Alzheimer’s signs through voice analysis.

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Revolutionizing mental health support through AI technology.

An AI-powered software to prevent bullying within schools.

Mike's Beta is an AI platform simulating human-like conversations to provide support.

AI app for health metrics and daily readiness scores.

Mindful productivity app utilizing AI for focused work.

组织病理学图像评估对于癌症诊断和亚型分类至关重要。用于组织病理学图像分析的标准人工智能方法专注于优化针对每个诊断任务的专门模型 。尽管此类方法已取得一些成功，但它们对由不同数字化协议生成的图像或从不同人群采集的样本的普遍性通常有限。在此，为了应对这一挑战，我们设计了临床组织病理学影像评估基础 (CHIEF) 模型，这是一个通用的弱监督机器学习框架，用于提取病理影像特征以进行系统的癌症评估。CHIEF 利用两种互补的预训练方法来提取不同的病理表示：用于图块级特征识别的无监督预训练和用于全切片模式识别的弱监督预训练。我们使用涵盖 19 个解剖部位的 60,530 张全切片图像开发了 CHIEF。 CHIEF 通过在 44 TB 高分辨率病理成像数据集上进行预训练，提取了可用于癌细胞检测、肿瘤起源识别、分子谱表征和预后预测的微观表征。我们使用来自全球 24 家医院和队列的 32 个独立切片集的 19,491 张全切片图像成功验证了 CHIEF。总体而言，CHIEF 的表现比最先进的深度学习方法高出 36.1%，展现了其能够处理在不同人群样本中观察到的领域偏移（domain shift），并采用不同的切片制备方法进行处理。CHIEF 为癌症患者的高效数字病理评估奠定了可推广的基础。

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