少样本泛癌识别系统

超越11名病理学家

无需任何示例训练，即可在多样器官、医院与任务间实现灵活、可扩展且有效的癌症识别，大幅优于现有方法。

Li Yi · Ning Ziyu · Xiang Tianqi · Yi Min · Feng Feiyan · Zeng Baozhen · Wang Qian · Bian Xiuwu · Yu Kun-Hsing · Zhang Kang · Zhang Qingling · Li Xiaomeng

Nature Cancer 2026

参数信息

曲线下面积
97 %
最大提升幅度
36.76 %
超越任务数
20
超越病理学家数
11
示例切片数
8

技术优势

无需训练

PRET无需任何示例训练即可直接应用于新任务，完全消除为每个疾病构建标注数据集的需求。

超病理医生

在淋巴结转移检测任务中，仅用8张切片示例即取得超越11名病理学家的临床级诊断性能。

普惠可及

通过提供灵活且低成本的解决方案，促进AI病理系统在资源匮乏地区和少数群体中的可及性。

应用场景