利用肾活检图像的三种模态进行肾小球多疾病辅助诊断的跨模态超大规模学习

这篇文章描述了一篇研究论文，重点是利用人工智能进行医学诊断，特别是在肾活检图像的背景下。核心思想是利用跨模态学习，整合来自肾活检图像的三种不同模态的数据，以帮助诊断肾小球疾病。“超大规模学习”的使用表明重点在于大型数据集和潜在的复杂模型。该应用用于辅助诊断，这意味着人工智能系统旨在协助而非取代医疗专业人员。

• •该研究侧重于使用人工智能辅助诊断肾小球疾病。
• •它利用跨模态学习，整合来自三种不同的肾活检图像模态的数据。
• •该方法涉及“超大规模学习”，表明使用大型数据集和复杂模型。
• •该系统专为辅助诊断而设计，以协助医疗专业人员。