Linking spatial biology and clinical histology via Haiku

Haiku ist ein tri-modales kontrastives Lernmodell, das auf multiplexer Immunfluoreszenz (mIF) trainiert wurde und molekulare, morphologische und klinische Daten von über 1.600 Patienten integriert. Es ermöglicht einen dreifachen, kreuzmodalen Abruf, verbessert nachgelagerte Klassifizierungs- und klinische Vorhersageaufgaben und unterstützt die Zero-Shot-Biomarker-Inferenz, wodurch es konkurrierende Ansätze übertrifft.