фундаментальные модели

Исследование Yakdan и коллег посвящено проблеме переносимости фундаментальных моделей (foundation models) в клинической практике. Авторы обучили модели для прогнозирования шейного спондилотического миелопатии на основе данных электронных медицинских карт. На внутренних валидационных наборах данных фундаментальные модели превзошли традиционные подходы машинного обучения. Однако при внешней валидации в разных клинических настройках преимущество моделей исчезло. Это указывает на то, что сложные, плотно-сигнальные паттерны, выученные фундаментальными моделями, могут плохо обобщаться между популяциями и средами. Особенно критична эта проблема для редких исходов, где дефицит данных усугубляет вопросы переносимости. Авторы рекомендуют проводить локальную валидацию, анализ подгрупп и учитывать нагрузку на внедрение перед клиническим использованием. Исследование имеет важное значение для планирования систем здравоохранения и ответственного внедрения ИИ в медицину.

Статья представляет модель Athena — фундаментальную модель для гистопатологии, обученную на 115 миллионах патчей тканей из 282 тысяч слайдов. Исследование показывает, что разнообразие данных важнее их объема: модель достигает state-of-the-art результатов на задачах молекулярной и морфологической классификации, превосходя модели, обученные на значительно больших наборах данных.