Foundation models prepare neural networks for applications in specific domains, such as speech applications or image analysis, through self-supervised pretraining. These models can be adapted for specific applications, such as histopathological diagnostics. While adaptation still requires supervised training, AI applications based on foundation models achieve significantly better prediction accuracy with fewer training data compared to conventional approaches. This article introduces the topic and provides an overview of foundation models in pathology.
Foundation Modelle ermöglichen es, durch selbstüberwachtes Vortraining neuronale Netze auf Anwendungen in bestimmten Domänen vorzubereiten, wie beispielsweise Sprachanwendungen oder Bildanalyse. Diese können für spezifische Anwendungen wie die histopathologische Diagnostik adaptiert werden. Die Anpassung erfordert zwar weiterhin ein supervidiertes Training, allerdings erlauben Foundation-Modell-basierte KI-Anwendungen deutlich bessere Vorhersagegenauigkeiten mit weniger Trainingsdaten als konventionelle Ansätze. Dieser Artikel führt in die Thematik ein und gibt einen Überblick über Foundation Modelle in der Pathologie.
Keywords: Artificial intelligence; Computer-assisted image processing; Foundation models; Histopathology; Machine learning; Neural networks.
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