أحدثت النماذج المؤسسة (Foundation Models) تأثيرًا كبيرًا في مجال علم الأمراض الحاسوبية، حيث تمثل قاعدة قوية لتغيير طريقة تشخيص السرطان، توقع النتائج، واختيار العلاجات المناسبة. ومع تزايد استخدام هذه النماذج، تم تقديم نموذجين جديدين هما جيغا باث - فلاش (GigaPath-Flash) وجيغا تايم - فلاش (GigaTIME-Flash)، اللذان يعدان ثورة في تحليل الشرائح الكاملة والبيانات الجنائية.

يتميز نموذج جيغا باث - فلاش بهيكله الفريد الذي يتضمن 22 مليون براميتر للمستقبل الفطري ونموذج برمجي يتضمن 21 مليون براميتر، بعد تدريبه على بيانات حقيقية ضخمة من علم الأمراض. يشترك كلا النموذجين في مستقبل موحد يساعد في الحفاظ على نسبة أداء تصل إلى 97% من جيغا باث، ولكنه بحاجة إلى موارد حاسوبية أقل بمعدل 50 مرة.

أما نموذج جيغا تايم - فلاش، فيقوم بتوسيع هذه القاعدة لتوقع بيئة الورم المناعية مباشرة من الصور الروتينية، متجاوزًا في جودته النموذج السابق القائم على الشبكات العصبية التلافيفية، بالإضافة إلى تشغيله أسرع بمعدل 6 مرات مع استخدام 8 مرات أقل من ذاكرة GPU.

وبفضل نشر هذه النماذج وجميع الأوزان بصيغة ترخيص أباش-2.0، توفر المحركات الجديدة أساسًا متاحًا للأبحاث في علم الأمراض، المناعة والعلاج الدقيق. إن هذه النماذج تفتح آفاقًا جديدة لفهم وعلاج السرطان بشكل أفضل، مما يعزز دقة العلاج ويوفر أدوات أساسية للباحثين والمهنيين في هذا المجال.