Die Arbeit wurde von der Ethikkommission des Krankenhauses der Universität für Medizin in Tianjin genehmigt. Dabei wurden die Grundsätze der Guten Klinischen Praxis und die Deklaration von Helsinki sowie andere relevante ethische Vorschriften eingehalten. Alle Patienten gaben vor der pathologischen Untersuchung ihr schriftliches Einverständnis. Die Bilder wurden anonymisiert und es wurden nur deidentifizierte klinische Daten ohne persönliche Informationen der Patienten verwendet. Externe Datensätze wurden von öffentlichen medizinischen Datensätzen des TCGA über das NIH Genomic Data Commons Datenportal erworben. Es wurden insgesamt 1.360.892 Bildausschnitte aus Histologiebildern von 11.607 Patienten gewonnen, was etwa 20 Terabyte an Rohdaten entspricht. Es gab auch Schulungen und Testsätze aus verschiedenen Quellen für die Modelle.
Es wurden verschiedene Trainings- und Testdatensätze aus großen Krankenhäusern gesammelt und aufgeteilt. Des Weiteren wurden zielgerichtet verschiedene Analysen und Evaluationen nach verschiedenen Klassifikationen durchgeführt, wie zum Beispiel gutartige oder bösartige Tumore, Tumorursprung, Karzinome und Nicht-Karzinome. Es wurden auch verschiedene Ablationsversuche durchgeführt und die Auswirkungen von klinischen Variablen auf die Modelle evaluiert. Es wurden auch alltägliche klinische Behandlungsmethoden und die Vorhersage von TORCH betrachtet. Zudem wurde auch die Bewertung der Inter-Rater-Übereinstimmung unter Pathologen durchgeführt.
Verschiedene Methoden wurden verwendet, um die Modelle zu entwickeln und zu trainieren. Die Interpretierbarkeit und Visualisierung der Modelle wurden durch Heatmaps und Attention Scores dargestellt. Die Modelle wurden sowohl qualitativ als auch quantitativ evaluiert und mit anderen Methoden verglichen. Zudem wurde die Generalisierbarkeit und Real-World-Anwendbarkeit der Modelle überprüft. Die Ergebnisse wurden analysiert und statistisch bewertet, um Schlussfolgerungen zu ziehen und die Leistung der Modelle zu bewerten. Es wurden auch verschiedene Szenarien und Kategorien untersucht, um die Anwendbarkeit der Modelle in der klinischen Praxis zu untersuchen.