Microsoft Research veröffentlichte am 31. August GigaPath‑Flash und GigaTIME‑Flash, zwei Modelle für die Forschung an digitalisierten Histologieschnitten. Code und Gewichte stehen unter der Apache-2.0-Lizenz bereit. Das mit der University of Washington und Providence entwickelte Projekt soll wiederholte Analysen großer Bildsammlungen ermöglichen, die mit den ursprünglichen großen Modellen rechenintensiv sind.

GigaPath‑Flash nutzt einen ViT‑S-Bildencoder mit 22 Millionen Parametern, der aus dem etwa eine Milliarde Parameter großen GigaPath destilliert wurde, sowie einen LongNet-Encoder mit 21 Millionen Parametern für den Kontext des gesamten Schnitts. Bei PANDA zur Prostatagradierung und EBRAINS zur Unterteilung von Hirntumoren blieb laut Autoren im Mittel rund 97 Prozent der Leistung bei ungefähr fünfzigmal weniger Rechenaufwand erhalten. Zwei Benchmarks decken jedoch nicht jedes Organ, jeden Scanner oder jedes Labor ab.

GigaTIME‑Flash verwendet dieselbe kompakte Grundlage, um aus üblicher H&E-Färbung virtuelle Karten räumlicher Proteomik zu erzeugen. In Tests zu Hirn-, Brust-, Darm- und Lungenkrebs erreichte oder übertraf es das ursprüngliche GigaTIME, lief etwa sechsmal schneller und benötigte achtmal weniger GPU-Speicher. Vorhergesagte Proteinkarten sind keine physische Messung und müssen für konkrete Hypothesen im Labor bestätigt werden.

Geringere Anforderungen könnten Analysen größerer Kohorten, Biomarkersuche und Forschung zur Tumorumgebung auch Teams mit begrenzter Hardware öffnen. Die Autoren bezeichnen es ausdrücklich als frühe Forschungsversion, die weder für Diagnose, Prognose, Therapiewahl noch andere Patientenversorgung bestimmt oder validiert ist. Vor einem klinischen Einsatz wären unabhängige Prüfungen über Populationen, Einrichtungen und Geräte hinweg erforderlich.