监督的学习任务，例如GigaiPixel全幻灯片图像（WSIS）等癌症存活预测是计算病理学中的关键挑战，需要对肿瘤微环境的复杂特征进行建模。这些学习任务通常通过不明确捕获肿瘤内异质性的深层多企业学习（MIL）模型来解决。我们开发了一种新颖的差异池体系结构，使MIL模型能够将肿瘤内异质性纳入其预测中。说明了基于代表性补丁的两个可解释性工具，以探测这些模型捕获的生物学信号。一项针对癌症基因组图集的4,479吉普像素WSI的实证研究表明，在MIL框架上增加方差汇总可改善五种癌症类型的生存预测性能。

卷积字典学习（CDL），估计来自数据的移位不变模板的问题，通常在模板上的先前/结构的情况下进行。在数据稀缺或低信噪比（SNR）制度中，学习模板会过度提供数据并缺乏平滑，这可能影响下游任务的预测性能。为了解决此限制，我们提出了GPCDL，一个卷积字典学习框架，该卷积字典学习框架在使用高斯过程（GPS）上强制对模板上的前提。随着对光滑度的重点，理论上，施加GP的理论上是等同于维纳滤波学习模板的维纳，从而抑制了高频分量并促进了平滑度。我们表明该算法是经典迭代重新重量最小二乘算法的简单扩展，与GP内核的选择无关。此属性允许有一个以不同的平滑度假设灵活实验。通过仿真，我们表明GPCDL学习顺利的词典，比在一系列SNR中的不断传扰的替代方案更好的准确性。通过应用于神经尖峰数据，我们表明GPCDL与非正规化CDL相比，GPCDL了解更准确和视觉可解释的顺利字典，导致卓越的预测性能，以及参数化。

Artificial Intelligence (AI) is having a tremendous impact across most areas of science. Applications of AI in healthcare have the potential to improve our ability to detect, diagnose, prognose, and intervene on human disease. For AI models to be used clinically, they need to be made safe, reproducible and robust, and the underlying software framework must be aware of the particularities (e.g. geometry, physiology, physics) of medical data being processed. This work introduces MONAI, a freely available, community-supported, and consortium-led PyTorch-based framework for deep learning in healthcare. MONAI extends PyTorch to support medical data, with a particular focus on imaging, and provide purpose-specific AI model architectures, transformations and utilities that streamline the development and deployment of medical AI models. MONAI follows best practices for software-development, providing an easy-to-use, robust, well-documented, and well-tested software framework. MONAI preserves the simple, additive, and compositional approach of its underlying PyTorch libraries. MONAI is being used by and receiving contributions from research, clinical and industrial teams from around the world, who are pursuing applications spanning nearly every aspect of healthcare.

Finetuning language models on a collection of datasets phrased as instructions has been shown to improve model performance and generalization to unseen tasks. In this paper we explore instruction finetuning with a particular focus on (1) scaling the number of tasks, (2) scaling the model size, and (3) finetuning on chain-of-thought data. We find that instruction finetuning with the above aspects dramatically improves performance on a variety of model classes (PaLM, T5, U-PaLM), prompting setups (zero-shot, few-shot, CoT), and evaluation benchmarks (MMLU, BBH, TyDiQA, MGSM, open-ended generation). For instance, Flan-PaLM 540B instruction-finetuned on 1.8K tasks outperforms PALM 540B by a large margin (+9.4% on average). Flan-PaLM 540B achieves state-of-the-art performance on several benchmarks, such as 75.2% on five-shot MMLU. We also publicly release Flan-T5 checkpoints, which achieve strong few-shot performance even compared to much larger models, such as PaLM 62B. Overall, instruction finetuning is a general method for improving the performance and usability of pretrained language models.

通用数据模型解决了标准化电子健康记录（EHR）数据的许多挑战，但无法将其集成深度表型所需的资源。开放的生物学和生物医学本体论（OBO）铸造本体论提供了可用于生物学知识的语义计算表示，并能够整合多种生物医学数据。但是，将EHR数据映射到OBO Foundry本体论需要大量的手动策展和域专业知识。我们介绍了一个框架，用于将观察性医学成果合作伙伴关系（OMOP）标准词汇介绍给OBO铸造本体。使用此框架，我们制作了92,367条条件，8,615种药物成分和10,673个测量结果的映射。域专家验证了映射准确性，并且在24家医院进行检查时，映射覆盖了99％的条件和药物成分和68％的测量结果。最后，我们证明OMOP2OBO映射可以帮助系统地识别可能受益于基因检测的未诊断罕见病患者。

我们介绍了StreamNet，这是一种自动编码器体系结构，用于分析大量白质流线的高度异质几何形状。该提出的框架利用了Wasserstein-1度量的几何形状赋值特性，以实现整个流线束的直接编码和重建。我们表明，该模型不仅可以准确捕获人群中流线的分布结构，而且还能够在真实和合成流线之间实现出色的重建性能。使用最新的ART捆绑包比较度量标准，对40个健康对照的T1加权扩散成像产生的白质流线评估了实验模型性能。

有效地对远程依赖性建模是序列建模的重要目标。最近，使用结构化状态空间序列（S4）层的模型在许多远程任务上实现了最先进的性能。 S4层将线性状态空间模型（SSM）与深度学习技术结合在一起，并利用HIPPO框架进行在线功能近似以实现高性能。但是，该框架导致了架构约束和计算困难，使S4方法变得复杂，可以理解和实施。我们重新审视这样的想法，即遵循河马框架对于高性能是必要的。具体而言，我们替换了许多独立的单输入单输出（SISO）SSM的库S4层与一个多输入的多输出（MIMO）SSM一起使用，并具有降低的潜在尺寸。 MIMO系统的缩小潜在维度允许使用有效的并行扫描，从而简化了将S5层应用于序列到序列转换所需的计算。此外，我们将S5 SSM的状态矩阵初始化，其近似与S4 SSMS使用的河马级矩阵近似，并表明这是MIMO设置的有效初始化。 S5与S4在远程任务上的表现相匹配，包括在远程竞技场基准的套件中平均达到82.46％，而S4的80.48％和最佳的变压器变体的61.41％。

传统的视听模型具有独立的音频和视频分支。我们设计了一个统一的音频和视频处理模型，称为统一音频 - 视听模型（UAVM）。在本文中，我们描述了UAVM，报告其在VGGSOUND上的新最新音频事件分类精度为65.8％，并描述模型的有趣属性。

人们普遍认为，人工智能（AI）系统，尤其是使用机器学习（ML）的系统，应该能够“解释”其行为。不幸的是，关于什么构成“解释”几乎没有共识。这引起了系统为可解释的人工智能（XAI）提供的解释与用户和其他受众真正需要的解释之间的解释，这些解释应由全部功能角色，受众，受众和解释能力的全部范围定义。在本文中，我们探讨了解释的特征以及如何使用这些功能评估其实用性。我们专注于根据其功能角色定义的解释要求，试图理解它们的用户的知识状态以及生成它们所需的信息的可用性。此外，我们讨论了XAI对系统的信任的风险，而无需建立他们的信任度，并为XAI领域建立指标以指导和基础系统生成的解释的实用性定义了关键的下一步。

深层生成模型已成为检测数据中任意异常的有前途的工具，并分配了手动标记的必要性。最近，自回旋变压器在医学成像中取得了最先进的性能。但是，这些模型仍然具有一些内在的弱点，例如需要将图像建模为1D序列，在采样过程中误差的积累以及与变压器相关的显着推理时间。去核扩散概率模型是一类非自动回旋生成模型，最近显示出可以在计算机视觉中产生出色的样品（超过生成的对抗网络），并实现与变压器具有竞争力同时具有快速推理时间的对数可能性。扩散模型可以应用于自动编码器学到的潜在表示，使其易于扩展，并适用于高维数据（例如医学图像）的出色候选者。在这里，我们提出了一种基于扩散模型的方法，以检测和分段脑成像中的异常。通过在健康数据上训练模型，然后探索其在马尔可夫链上的扩散和反向步骤，我们可以识别潜在空间中的异常区域，因此可以确定像素空间中的异常情况。我们的扩散模型与一系列具有2D CT和MRI数据的实验相比，具有竞争性能，涉及合成和实际病理病变，推理时间大大减少，从而使它们的用法在临床上可行。