Представлено інноваційну структуру паралельної попередньої обробки даних, розроблену для оптимізації обробки WSI. Підхід інтегрує динамічне балансування навантаження, гібридну обчислювальну архітектуру CPU–GPU та методи адаптивної мультимодальної фільтрації для пом'якшення обчислювальної неефективності, притаманної традиційним конвеєрам послідовної обробки. Крім того, система фіксує середню квадратичну помилку (MSE) 0,032 у задачах нормалізації плям, що відображає її точність у підтримці узгодженості кольорів у WSI. При оцінці за допомогою моделі глибокого навчання ResNet-50 вона підтримує точність класифікації 85,7 %, підтверджуючи її надійність у збереженні цілісності діагностики. Ці результати в сукупності підкреслюють потенціал інфраструктури для революції в ефективності обробки, зберігаючи аналітичну точність, позиціонуючи її як масштабоване рішення для програм цифрової патології в реальному часі та багатообіцяючий інструмент для бездоганної інтеграції в клінічні гістопатологічні робочі процеси.