基于基础模型的数据高效机器学习用于检测十二指肠上皮肿瘤：一项多中心研究

一项五家医院参与的多中心研究提出数据高效机器学习流程，在8027例正常和401例肿瘤性十二指肠活检全切片图像中检测十二指肠上皮肿瘤。留一医院交叉验证平均准确率90%、灵敏度96%、特异性83%、AUC 0.96，外部测试医院准确率94%、灵敏度93%、特异性95%、AUC 0.97。位点特异性标准化较全局标准化将交叉验证平均准确率提高20个百分点，高斯混合流程较均值池化提高12个百分点。