当前在数字病理学中进行整个幻灯片图像（WSI）分类的方法主要利用两阶段的学习管道。第一阶段确定了感兴趣的区域（例如肿瘤组织），而第二阶段的过程以监督的方式从这些区域裁剪了瓷砖。在推断过程中，将大量瓷砖合并为整个幻灯片的统一预测。这种方法的一个主要缺点是对特定于任务的辅助标签的要求，这些标签未在临床常规中获得。我们提出了一条新的WSI分类学习管道，该管道是可训练的端到端，不需要任何辅助注释。我们采用我们的方法来预测许多不同用例的分子改变，包括检测结直肠肿瘤中的微卫星不稳定性以及对癌症基因组地图集的结肠，肺和乳腺癌病例的特异性突变的预测。结果的AUC得分高达94％，并且被证明与最先进的两阶段管道具有竞争力。我们认为，我们的方法可以促进未来的数字病理研究研究，并有助于解决癌症表型预测的大量问题，希望将来为更多患者提供个性化疗法。
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