- 本研究は病理組織スライド画像に対し、大規模言語モデル（LLM）の知識を用いてアーキテクチャ探索空間を洗練し、疾病特異的モデルや高コストなカスタマイズを不要にする汎用かつ軽量な医療解析フレームワークPathology-NASを提案することを目的とする。
乳癌・糖尿病網膜症診断におけるPathology‑NASの99.98%精度とFLOPs45%削減
AIによる要点抽出
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