CHIEF（Clinical Histopathology Imaging Evaluation Foundation）模型是一个用于癌症诊断和预后预测的病理学基础模型。它通过两种互补的预训练方法提取病理学成像特征，包括无监督预训练用于识别瓦片级别特征和弱监督预训练用于识别整个幻灯片的模式。CHIEF模型使用60,530个全幻灯片图像（WSIs）开发，覆盖19个不同的解剖部位，通过预训练在44TB的高分辨率病理学成像数据集上，提取对癌症细胞检测、肿瘤起源识别、分子档案表征和预后预测有用的微观表示。CHIEF模型在来自24个国际医院和队列的32个独立幻灯片集上的19,491个全幻灯片图像上进行了验证，整体性能超过最先进的深度学习方法高达36.1%，显示出其能够解决不同人群样本和不同幻灯片制备方法中观察到的领域偏移问题。CHIEF为癌症患者的高效数字病理学评估提供了一个可泛化的基础。

Prov-GigaPath是一个用于数字病理学研究的全切片基础模型，它通过真实世界数据进行训练，旨在支持AI研究人员在病理学基础模型和数字病理幻灯片数据编码方面的研究。该模型由多位作者共同开发，并在Nature期刊上发表。它不适用于临床护理或任何临床决策制定目的，仅限于研究使用。