H

H-Optimus-0是由法国初创公司Bioptimus推出的一款大型开源病理学AI基础模型。该模型拥有11亿参数，基于包含超过50万张组织病理学切片的专有数据集进行训练，涵盖来自4000个临床实践的数亿张图像。H-Optimus-0在多项关键诊断任务中表现出色，能够有效识别癌细胞并检测肿瘤中的基因异常。 H-Optimus-0具备强大的特征提取能力，可应用于突变预测、生存分析和组织分类等下游任务。其在组织类型识别、生物标志物检测及癌症转移判断等方面具有高精度诊断能力。模型基于大规模数据集训练，覆盖多种人体组织，确保了良好的泛化性能。此外，作为开源模型，H-Optimus-0为研究人员提供了便捷的工具，有助于推动数字病理领域的创新与协作。 H-Optimus-0采用视觉变换器（Vision Transformer）架构，将图像划分为多个小块进行序列处理，从而捕捉全局特征和长距离依赖关系。模型通过自监督学习框架DINOv2进行训练，无需依赖标注数据即可学习图像特征。训练数据包括超过50万张H&E染色的病理切片，经过标准化处理以提升训练效率和稳定性。 项目官网：https://www.bioptimus.com/news/bioptimus-launches-h-optimus-0-the-worlds-largest-open-source-ai-foundation-model-for-pathology GitHub仓库：https://github.com/bioptimus/releases/tree/main/models/h-optimus/v0 HuggingFace模型库：https://huggingface.co/bioptimus/H-optimus-0 H-Optimus-0可用于辅助病理诊断，提高癌细胞识别和遗传异常检测的准确性。模型还可用于生物标志物检测、组织分类、药物开发以及患者生存分析，支持个性化医疗和治疗方案的制定。