基于LGAIResearch在AI语言模型方面的显著成就，特别是推出EXAONE3.0之后，EXAONEPath的开发代表了另一个重要的里程碑。这标志着EXAONE在数字病理学这一关键医学诊断领域的一次重大转型，通过解决全幻灯片图像（WSI）在病理学中的复杂挑战以及提高病理图像处理效率，EXAONEPath广泛应用

借鉴的 https://blog.csdn.net/qq_19004627/article/details/88737411坑1：openssl报错：ipaddressmismatch(preverify_ok=0;err=64;depth=0)，不确定是不是自己生成的证书在无网情况下是不是不可用（开发电脑无法连互联网），暂时屏蔽了openssl相关的代码。坑2：这个文章的client的代码中

《Multi-modalLearningwithMissingModalityinPredictingAxillaryLymphNodeMetastasis》（一）要点研究背景：多模态学习在医学图像分析中的重要性，尤其是乳腺癌早期患者的腋窝淋巴结转移(ALNM)诊断。问题陈述：临床信息的收集困难，导致多模态模型在实际应用中受限。研究目