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BenevolentAI是一家于2013年在伦敦成立的老牌AI制药公司，拥有独特的BenAI Engine技术，该技术成为他们端到端药物发现产品和知识探索的基础工具。 BenevolentAI通过整合尽可能多的跨领域和不同数据类型的数据，包括组学、分子、实验数据、文献、病理学和生物系统，将这些不同的复杂数据源整合在一起，从而使疾病、基因和药物之间组成关联信息（图2）。 图2. Ben
全片病理基础模型
上海交通大学清源研究院的研究人员提出了PathoDuet框架，针对病理切片图像的特点，设计了跨尺度定位和跨染色迁移两个预训练任务，有效利用了图像放大倍数和染色方式之间的关联性。PathoDuet在结直肠癌分型和免疫组化标记物表达预测等任务中优于现有方法。此外，通用病理基础模型UNI[39]在超过100万张诊断切片上进行了大规模无监督学习，并在34个任务中展现了卓越的性能。该模型支持分辨率无关分类、
医学成像分割比赛，用于通用算法的验证和测试，涵盖广泛的挑战，例如：小数据、不平衡标签、大范围对象尺度、多类别标签和多模态成像等。本次挑战赛和数据集旨在通过开源多个高度不同任务的大型医学成像数据集，并标准化分析和验证流程，提供此类资源。
MedSAM医学图像分割基础模型，能够在广泛的任务范围内对多种模态的医学图像进行高性能分割。MedSAM在SAM模型的基础上，使用超过150万的图片和分割掩码进行训练，包含了10种图像模态以及30种癌症类别。
香港中文大学的生物医学团队为8个特定的眼科图像模态设计编码器，并为不同任务设计解码器，整合超过50万名患者的340万张图像，训练了眼科疾病基础模型VisionFM。该模型在多个眼科疾病诊断任务上超过基线方法，准确率接近中级眼科医师。该模型还具备强大的数据泛化能力，能够扩展到新的图像模态和设备，甚至能从眼底图像预测青光眼进展和颅内肿瘤。
中国科学院深圳先进技术研究院的团队提出了MaCo，通过引入掩蔽对比学习，同时实现了胸部X光图像的细粒度理解和零样本学习。MaCo在6个公开的胸部X光数据集上验证了其效果，在分类、分割、检测等多个任务中超越了10种现有的最先进方法
PathChat，一个专为人类病理学设计的视觉-语言通用AI助手。PathChat结合了专门适应病理学的视觉编码器与预训练的大语言模型，在超过456,000个多样化的视觉-语言指令上进行微调，展现出卓越的性能。
EchoCLIP是一个创新的人工智能模型。它能够分析心脏超声图像并理解专家的诊断解读。该模型即使在没有针对具体任务进行专门训练的情况下，也展现出了优秀的表现。模型在评估心功能和识别心内植入设备上达到良好性能，同时其长上下文变体EchoCLIP-R 在患者识别和跨模态检索等任务中展现了优异能力。这一研究推动了基础模型在心血管影像初步解读中的应用潜力。
中国科学院深圳先进技术研究院提出的Swin-UMamba进一步推动了图像分割任务中的模型架构优化。与TransUNet不同，Swin-UMamba基于Swin Transformer的层次化特性，通过局部自注意力机制有效捕捉多尺度特征，同时充分利用了在ImageNet上预训练的优势，结合基础模型在自然图像上学到的知识，大幅提升了模型在医疗影像任务中的数据效率和性能，展现了出色的迁移能力。Swin-
Aignostics公司发布了目前最大规模的腹部CT数据集AbdomenAtlas。该数据集涵盖了广泛的人群特征及多种设备类型，共收录了来自112家医疗机构的20,460例三维CT影像。研究团队由10名放射科医生组成，采用人工智能辅助标注方法，完成了67.3万个高质量解剖结构掩码的标注工作。他们首先对5,246例影像中的22种解剖结构进行人工标注，随后利用半自动化流程，由放射科医生优化模型预测的标
复旦大学的研究者们提出了面向超声图像的通用基础模型USFM。该模型基于超过200万张多器官超声图像进行训练，采用空间-频率双重掩码建模方法处理低质量图像，在分割、分类和图像增强等多个任务中表现出色。
通用病理基础模型UNI在超过100万张诊断切片上进行了大规模无监督学习，并在34个任务中展现了卓越的性能。该模型支持分辨率无关分类、少样本学习等，并具备对108种癌症类型的泛化分类能力。
Tools for whole slide image processing and classification
我们见证了许多新型特征提取器的出现，它们使用自监督学习在大型病理数据集上进行训练。本存储库旨在提供这些模型的完整列表以及它们的关键信息。
计算病理学基础模型的标准化基准。
MAPS（用于空间生物学中蛋白质组学分析的机器学习），这是一种机器学习方法，能够从空间蛋白质组学数据中快速、精确地识别细胞类型，并达到人类水平的精度。经多个内部和公开的 MIBI 和 CODEX 数据集验证，MAPS 在速度和精度方面均优于现有的注释技术，即使对于通常具有挑战性的细胞类型（包括免疫来源的肿瘤细胞），也能达到病理学家级别的精度。通过实现快速部署和可扩展的机器学习注释的普及，MAPS
组织病理学图像可以使用 CNN 或 GCN 进行处理，以提高参数效率，也可以两者结合使用。该设置适用于将多种组学模式与组织病理学整合，并可用于改进诊断、预后和治疗反应的评估。
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。CHIE
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
出于基准测试或研究目的，Giga-SSL 嵌入提供了一种在 TCGA 上执行分类任务的极其快速的方法。
疾病领域：神经科学和代谢疾病 近期融资：C轮融资4亿美元 最新消息：与礼来公司合作，推进包括MASLD在内的代谢疾病的新型治疗方法 通过生成与患者数据一致的高通量功能基因组数据集，并通过新颖的机器学习方法解读这些数据，insitro 构建了能够加速靶点选择和有效疗法设计的预测模型。这项人工智能辅助药物研发为 insitro 的研发管线奠定了基础，该管线涵盖神经科学和代谢疾病领域的候选
专长：病理学人工智能诊断。PathAI 专注于利用机器学习提高病理诊断的准确性和效率。他们的算法有助于识别生物标志物并指导治疗决策，尤其是在肿瘤学领域。与罗氏和百时美施贵宝的合作凸显了 PathAI 对临床试验和精准诊断的贡献，使其成为病理学人工智能领域的领导者。
谷歌宣布开源全新医疗 AI 模型 ——MedGemma。这款基于 Gemma3架构的模型专为医疗领域设计，具备强大的多模态图像和文本理解能力，旨在提升医疗诊断与治疗效率。 MedGemma 提供两种配置选项，分别为4B 和27B 参数模型。4B 参数模型主要用于医疗图像的分类和解读，能够生成详细的诊断报告或回答与图像相关的问题;而27B 参数模型则专注于处理临床文本，特别适合于患者分诊和决策辅助
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