Microsoft 聚焦 Paige 面世一周年的 PRISM2 模型——该模型在 230 万张病理切片上训练。

Why it matters

PRISM2 shows pathology AI moving toward general models that accept clinical questions, while Tempus ownership gives Paige's research a route into a larger oncology platform.

Microsoft Research 在 8 月 4 日 引起了对 PRISM2（Paige 和 Microsoft 研究人员在 2025 年首次详述的一种多模态病理学模型）的新关注。该模型处理全片组织切片图像并以自然语言回答诊断问题，开发者称这种方法在若干基准测试上可以匹配或超越更狭窄的癌症检测系统。(x.com)

该帖子放大了已有一年多历史的研究。PRISM2 预印本 最初提交于 2025 年 6 月 16 日，并于 10 月 31 日修订。Paige 于 2025 年 7 月 16 日宣布该模型，随后 Tempus AI 在次月收购了 Paige。因此 PRISM2 既不是新的模型发布，也不是新的 Microsoft 产品。它是 Tempus 在 2025 年 8 月 22 日收购 Paige 时购买的数字病理产品组合的一部分。(arxiv.org)

PRISM2 扩展了与 Paige 创始人 Thomas J. Fuchs 相关的工作，Fuchs 曾是 Memorial Sloan Kettering 的计算病理学研究员，他使用大量数字化切片及其既有诊断报告来训练癌症模型。这种方法减少了对病理学家手工标注每张切片中单个区域的依赖——这是早期病理学 AI 系统的限制之一。Fuchs 和同事基于 MSK 的病理学研究项目开发的技术创立了 Paige。(mskcc.org)

What PRISM2 does

PRISM2 在 2,350,518 张苏木精和伊红染色的全片组织切片图像上进行了训练，这些图像代表 685,507 份标本和大约 200,000 名患者。Paige 将这些图像与诊断报告配对，并从文本中生成了大约 1,400 万个问答对。研究人员使用 GPT-4o 重写报告并生成训练问题，而一个 40 亿参数的 Phi-3 Mini 模型为 PRISM2 提供了语言组件。(arxiv.org)

训练分为两个阶段。Paige 首先将病理切片的表征与诊断语言对齐，然后训练语言模型来解释这些表征、生成摘要并回答诸如是否存在癌症迹象等问题。目标是用病理学家或软件开发者可以使用的那种直接的是/否提问，取代精心设计的文本提示。(arxiv.org)

在研究人员的测试中，这种对话方法在泛癌检测上达到了 0.874 的平衡准确率，在罕见癌症检测上为 0.861。PRISM2 的对比版本在相同任务上的得分分别为 0.719 和 0.718。论文还报告了在若干诊断任务上优于早期 PRISM 和 TITAN 模型的更强结果，尽管在生物标志物预测这一领域，PRISM2 针对对话调优的表征并未产生最佳的整体结果。(arxiv.org)

这些数字来自开发者的预印本和基准设置。论文还记录了示例对话中的错误，包括不正确的肿瘤分级预测和未识别的与治疗相关的发现。其评估展示了该架构在研究数据集上的表现；并不能证明 PRISM2 在常规临床护理中跨医院、扫描仪和患者人群进行前瞻性部署时的表现如何。(arxiv.org)

Tempus owns the route to market

Paige 通过 Hugging Face 提供了一个 PRISM2 检查点，许可限制为非商业性的学术研究。商业使用需要单独批准。Paige 在 2025 年的公告中还表示 PRISM2 可供许可和企业集成，并且它已被纳入 Alba——一个当时尚未商业发布的临床助理测试版。(huggingface.co)

Paige 宣布后五周所有权发生了变化。Tempus 表示此次收购将把 Paige 的数字病理技术和数据加入其精准医学业务。随后的一份 Tempus 监管文件 将收购对价估值为 $102.7 million，包含约 $3 million 现金，其余主要为 Tempus 股票。(investors.tempus.com)

该交易为 PRISM2 提供了除独立研究发布之外的潜在分发路径。Tempus 可以将 Paige 的切片级模型与更广泛的临床和分子肿瘤学数据集合连接起来。与此同时，Microsoft 仍然是研究合作者和基础设施合作伙伴，而不是该模型的所有者。当前的证据仍来自基准测试和预印本，下一步要证明其价值的将是临床部署。