水平直逼高级病理学家！清华团队提出AI基础模型ROAM，实现胶质瘤精准诊断

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原标题：水平直逼高级病理学家！清华团队提出AI基础模型ROAM，实现胶质瘤精准诊断
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文章来源：HyperAI超神经
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作者：梅菜
编辑：李宝珠，十九
清华大学自动化系生命基础模型实验室与中南大学湘雅医院合作，提出了一种基于大区域兴趣和金字塔 Transformer 的精准病理诊断 AI 基础模型 ROAM，用于胶质瘤的临床级诊断和分子标志物发现，并可拓展到其他类型肿瘤的病理诊断。胶质瘤是一种源自脑内神经胶质细胞的肿瘤，占据所有原发性中枢神经系统肿瘤的 40％~60％，并以成年人最常见的颅内原发性肿瘤而闻名。胶质瘤的组织病理分类非常复杂，通常分为三种亚型：星形细胞瘤、少突胶质细胞瘤和室管膜瘤，每种亚型又可进一步分为若干级别。因此，准确的分类和分级对胶质瘤的预后评估和治疗方案至关重要。
胶质瘤的诊断通常由经验丰富的病理学家通过观察组织切片完成，然而，这种方式存在病理学家稀缺、诊断具有主观性以及诊断过程耗时等挑战，难以满足当前胶质瘤的诊断需求。
数字病理学和机器学习的最新进展使组织学切片的数字化成为可能，这些切片被转换为千兆像素的全切片图像 (WSI)，其中包含丰富的上下文数据，在诊断、预后和分子特征分析方面具有巨大的潜力。然而，这些方法仅分析由病理学家选定的病理图像中的感兴趣区域 (ROI)，无法实现整个

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