Caris Life Sciences、病理基盤モデル「HERO」を発表
Caris Life Sciencesは2026年9月29日(現地時間)、癌の診断における組織病理学画像解析のためのロバストな表現学習エンコーダー「HERO (Histology Encoder for Robust Representation in Oncology)」を発表した。このモデルは、ViT-G/14をベースとした病理基盤モデルであり、DINOとiBOTの学習目標を用いて開発され、高解像度Gram anchoringによって微調整された。約575,000の臨床ホールスライド画像から抽出された5億タイルの形態バランスコーパスで学習が行われた。