Modelul PRISM2 folosește dialoguri clinice pentru a interpreta slide-uri de patologie

Modelul PRISM2, dezvoltat de Paige și Microsoft, analizează imagini histopatologice printr-un encoder perceiver, fiind antrenat pe 2,3 milioane de imagini și 685,507 rapoarte medicale. PRISM2 îmbină învățarea vizuală cu dialogul clinic pentru a genera răspunsuri la întrebări diagnostice, depășind performanțele anterioare în detecția cancerului. Totuși, modelul prezintă limitări în ceea ce privește raționamentul spațial și necesită validare externă înainte de utilizare clinică.