El modelo CHIEF (Clinical Histopathology Imaging Evaluation Foundation) es un modelo base de patología para el diagnóstico y pronóstico del cáncer. Extrae características de imágenes de patología mediante dos métodos de preentrenamiento complementarios: preentrenamiento no supervisado para identificar características a nivel de tesela y preentrenamiento débilmente supervisado para identificar patrones en toda la diapositiva. CHIEF se desarrolló utilizando 60.530 imágenes de diapositivas completas (WSI) que abarcan 19 sitios anatómicos diferentes, y se preentrenó en un conjunto de datos de imágenes de patología de alta resolución de 44 TB para extraer representaciones microscópicas útiles para la detección de células cancerosas, la identificación del origen tumoral, la caracterización del perfil molecular y la predicción del pronóstico. El modelo CHIEF se validó en 19.491 imágenes de diapositivas completas de 32 conjuntos de diapositivas independientes procedentes de 24 hospitales y cohortes internacionales, superando el rendimiento de los métodos de aprendizaje profundo más avanzados hasta en un 36,1%, demostrando su capacidad para abordar el desplazamiento de dominio observado en muestras de poblaciones diversas y diferentes métodos de preparación de diapositivas. CHIEF proporciona una base generalizable para una evaluación de patología digital eficiente para pacientes con cáncer.