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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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