领域偏移从何而来 不同中心的染色协议、扫描参数与切片厚度会导致特征分布漂移。仅在单一队列上刷榜的模型，换院后性能往往明显下降。 预训练与微调 自监督（如对比学习）在大规模无标注 patch 上学习表征，再少量标注微调任务头 轻量适配：LoRA / Adapter 降低全量微调成本，便于多任务迭代 评估要诚实 除 AUC 外，报告 校准曲线、分层子群（癌种、分期、扫描仪型号）与失败案例分析，才能支撑病理 AI 的可靠部署讨论。