病理AI里的监督信息到底在干嘛？从标签到Nature复现与Onekey流程

所谓“监督学习”，关键在于用标签来牵引模型进行学习。在病理图像的场景里，标签通常可以涵盖：组织来源：例如正常肺组织、肺腺癌（LUAD）、肺鳞癌（LUSC）基因改变情况：如EGFR突变型与野生型、TP53突变型与野生型等临床结局：复发/不复发、风险高/风险低因此，所谓监督信息，本质上就是这些标签。放到病理AI的训练链路中，它并不是让模型随意去“看”，而是把明确指令告诉它：这个 patch（病理切片小块）来自某个带有已知标签的病例。病理的输入通常是全视野数字切片（WSI），规模极大（常见达到10,000×10