Beyond the Failures: Rethinking Foundation Models in Pathology

📄 arXiv: 2510.23807v4 📥 PDF

作者: Hamid R. Tizhoosh

分类: cs.AI, cs.CV

发布日期: 2025-10-27 (更新: 2025-12-10)

💡 一句话要点

病理学领域需重新思考基础模型，避免盲目套用自然图像方法

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 病理学图像分析 基础模型 自监督学习 生物图像 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有基础模型在病理学图像分析中表现不佳，无法有效捕捉组织结构的复杂性和多样性。
  2. 论文强调病理学图像的特殊性，主张设计专门针对生物图像的模型，而非直接迁移自然图像领域的方法。
  3. 研究揭示了现有方法在自监督学习、切片设计和抗噪声能力方面的不足，为未来研究指明了方向。

📝 摘要（中文）

尽管基础模型在视觉和语言领域取得了成功，但在病理学领域却遭遇了挫折，表现出低准确率、不稳定性和高计算需求。这些缺点并非源于调优问题，而是源于更深层次的概念不匹配：密集嵌入无法表示组织结构的组合丰富性，并且当前的架构继承了自监督、切片设计和对噪声敏感的预训练中的缺陷。生物复杂性和有限的领域创新进一步扩大了差距。证据表明，病理学需要专门为生物图像设计的模型，而不是改编那些假设不适用于组织的、大规模自然图像方法。

🔬 方法详解

问题定义：论文指出现有基础模型在病理学图像分析中表现出的低准确率、不稳定性和高计算需求问题。现有方法直接将自然图像领域的基础模型应用于病理学图像，忽略了病理学图像的特殊性，例如组织结构的复杂性和多样性，以及噪声敏感性。这些模型无法有效捕捉病理学图像中的关键信息，导致性能下降。

核心思路：论文的核心思路是病理学图像需要专门设计的模型，而不是简单地迁移自然图像领域的方法。这是因为病理学图像具有独特的生物复杂性和结构特征，需要针对这些特征进行建模。论文强调，应该重新思考基础模型在病理学领域的应用，从概念层面解决现有方法的不足。

技术框架：论文并没有提出一个具体的模型框架，而是对现有方法进行了深入的分析和批判。它指出，现有方法在自监督学习、切片设计和抗噪声能力方面存在缺陷。未来的研究应该关注如何设计更适合病理学图像的自监督学习方法，如何选择更具代表性的切片，以及如何提高模型的抗噪声能力。

关键创新：论文最重要的创新点在于它提出了一个概念性的转变，即从盲目套用自然图像领域的方法转向专门为病理学图像设计模型。这种转变强调了领域知识的重要性，并为未来的研究指明了方向。

关键设计：论文没有提供具体的模型设计细节，而是强调了未来研究需要关注的几个关键方面，包括：更适合病理学图像的自监督学习方法；更具代表性的切片选择策略；以及更强的抗噪声能力。这些方面都需要根据病理学图像的特点进行专门设计。

📊 实验亮点

论文通过分析现有基础模型在病理学领域的失败案例，揭示了现有方法在概念上的不匹配。它强调了病理学图像的特殊性，并指出需要专门为生物图像设计模型。虽然没有提供具体的实验结果，但其分析为未来的研究提供了重要的理论基础和方向。

🎯 应用场景

该研究成果对病理学图像分析具有重要的指导意义，可以应用于癌症诊断、疾病预测和药物研发等领域。通过开发专门针对病理学图像的模型，可以提高诊断的准确性和效率，为患者提供更好的医疗服务。未来的研究可以进一步探索如何将领域知识融入模型设计中，以提高模型的性能和泛化能力。

📄 摘要（原文）

Despite their successes in vision and language, foundation models have stumbled in pathology, revealing low accuracy, instability, and heavy computational demands. These shortcomings stem not from tuning problems but from deeper conceptual mismatches: dense embeddings cannot represent the combinatorial richness of tissue, and current architectures inherit flaws in self-supervision, patch design, and noise-fragile pretraining. Biological complexity and limited domain innovation further widen the gap. The evidence is clear-pathology requires models explicitly designed for biological images rather than adaptations of large-scale natural-image methods whose assumptions do not hold for tissue.