연구진이 다양한 병리 이미지 데이터(현미경 슬라이드, 이미지, 텍스트)를 활용해 여러 전문 모델의 장점을 통합한 ALICE 파운데이션 모델을 개발했어요. ALICE는 2498만 장의 이미지와 15만 장의 고해상도 이미지를 학습하고, 21가지 평가 시나리오에서 기존 모델보다 뛰어난 성능을 보여줬어요. 이 모델은 조직 분석, 이미지-텍스트 연관성 평가, 전체 슬라이드 임상 평가 등 다양한 병리 분야에 활용 가능하며, GitHub에서 공개됐어요.