Daugiaorganinė bendradarbiavimas suteikia AI proveržį vėžio diagnozėje
Svarbus žingsnis skaitmeninėje patologijoje pasiektas per bendradarbiavimą tarp „Microsoft”, „Providence Health System” ir Vašingtono universiteto, pažymintis lemiamą momento vėžio diagnostikoje. „Prov-GigaPath” AI modelis sukurtas, naudojant nepriekaištingą audinių mėginių paveikslėlių kiekio analizę siekiant padidinti tikslumą ir greitį vėžio nustatymui.
Prov-GigaPath revoliucionizuoja skaitmeninę patologiją su platu paveikslėlių analize
Šiuo inovatyviu AI modeliu valdoma daugiau nei milijardas vaizdų iš audinių mėginių, paimtų iš daugiau nei 30 000 pacientų. Šis revoliucinis modelis yra medicinos srityje vykdomos skaitmeninės inovacijos liudijimas, o jo atvira prieiga leidžia pasauliniams naudos pacientų priežiūros ir vėžio tyrimų srityse.
Nepriekaištinga duomenų bazė pagerintam AI vėžio nustatymui
„Prov-GigaPath” kūrimą skatino „OpenAI GPT-3.5” platforma, lengvinanti daugiau nei milijardo patologinių paveikslėlių fragmentų analizę. Šio modelio pagrindas viso slinkties modeliavime yra be analogų ir padeda pagerinti esamus duomenų rinkinius penkiolika iki dešimt kartų.
Techninis meistriškumas siekiant išspręsti skaitmeninės patologijos iššūkius
Skaitmeninė patologija šiuo metu naudoja viso slinkties vaizdą, siekdama mikroskopinius navikų audinius paversti aukštos raiškos skaitmeniniu formatu. Šis procesas generuoja gigapikselių skaidres, kurios yra didžiulės palyginti su standartiniais paveikslėliais, todėl kelia ženklų iššūkį tradiciniams kompiuterių regimo taikymams. „Microsoft GigaPath” platforma įveikia šį klausimą naudodama AI metodikas, kurios skaido šiuos milžiniškus vaizdus į mažesnius segmentus, leisdamos nustatyti vėžio subtipo modelius.
Revoliucinis AI efektyvumas įvairiose vėžio nustatymo užduotyse
„Prov-GigaPath” modelio patikimumas buvo patikrintas įvairiose tikrintose užduotyse, suteikiant šiuolaikinį efektyvumą beveik visuose metrikose. Daugelyje šių užduočių jis ženkliai pralenkė antrą geriausią modelį, išryškindamas jo didelį efektyvumą.
Keli į pažangią pacientų priežiūrą ir klinikinius atradimus
Šis AI asistuojamas požiūris skaitmeninėje patologijoje atveria kelią pagerintai pacientų priežiūrai ir greitesniam klinikiniam tyrimui. Tyrėjai pažymi, kad projekto visa potencialas dar nėra išnaudotas, o daugybes perspektyvų dėl tikslesnės sveikatos priežiūros dar yra horizonte. Komandos ambicijos siekia tyrinėti naviko aplinką ir gydymo atsako prognozes, žadančios ateities laimėjimus šioje srityje.
Šių įstaigų bendradarbiavimas baigėsi išsamia mokslinių tyrimų studija, paskelbta žurnale „Nature”, kurioje dalyvavo ekspertų komanda iš įvairių sričių.
Pagrindiniai klausimai ir atsakymai apie Prov-GigaPath AI modelį:
Kokios yra AI naudojimo vėžio diagnostikoje naudos?
– AI modeliai, tokie kaip Prov-GigaPath, gali apdoroti daugybę duomenų daug greičiau nei žmogaus patologai, kas gali pagreitinti diagnozės procesą.
– Jie gali aptikti duomenų šablonus, kurie gali būti pernelyg subtilesni ar sudėtingi žmonėms pastebėti, galimai vedant į ankstyvesnes ir tikslesnes diagnozes.
– AI pagalba gali pagerinti vientisumą vėžio diagnozėje, sumažindama subjektyvumą, kuris gali kilti žmogaus vertinimuose.
Kokie iššūkiai ar kontroversijos susijusios su AI medicininėje diagnostikoje?
– Užtikrinant paciento duomenų privatumą ir saugumą kilęs kritinis iššūkis, atsižvelgiant į medicininių įrašų jautrų pobūdį ir potencialaus piktnaudžiavimo riziką, jei duomenys būtų pažeisti.
– AI modeliams būtina mokinti įvairių duomenų rinkinių, kad būtų išvengta šališkumo, kuris galėtų vesti į netikslas diagnozes tam tikroms pacientų grupėms.
– Gali būti pasipriešinimo iš medicinos specialistų, kurie susirūpinę dėl AI pasekmių jų darbams ir galimų situacijų, kai AI gali nepastebėti subtilybių, kurių žmogaus ekspertas pastebėtų.
– Svarbu, kad sveikatos priežiūros specialistai pasitikėtų ir veiktų patikimai naudodami technologiją, užtikrinant eksperimentiškumą ir AI sprendimų skaidrumą.
Kokie yra „Prov-GigaPath” modelio privalumai ir trūkumai?
Privalumai:
– Siūlo žymiai padidintą analizės greitį, kuris yra būtinas tvarkant didelį audinių mėginių skaičių patologijos laboratorijose.
– Modelis pagerina vėžio nustatymo tikslumą, kas gali privedti prie geresnių paciento rezultatų.
– „Prov-GigaPath” atvira prieiga skatina pasaulinį bendradarbiavimą ir plėtrą vėžio tyrimų srityje.
Trūkumai:
– Kaip AI sistema, reikia griežtos validacijos užtikrinti, kad jos sprendimai būtų patikimi ir klinikai taikomi.
– Gali būti dideli pradiniai kaštai, susiję su tokių AI sistemų integravimu į egzistuojančias sveikatos priežiūros infrastruktūras.
– Gali prireikti papildomo mokymo gydytojams ir sveikatos priežiūros teikėjams įtraukti AI įrankius, toks gali būti laiko sunkus procesas.
Norėdami sužinoti daugiau apie naujausius AI ir sveikatos priežiūros vystymosi pokyčius, galite apsilankyti pagrindinėse dalyvaujančių organizacijų svetainėse:
– „Microsoft”: Microsoft
– „Providence Health System”: Providence
– Vašingtono universitetas: Vašingtono universitetas
Be to, norint susipažinti su moksliniais tyrimais ir išvadomis, panašiais į „Prov-GigaPath” modelį, galite kreiptis į žurnalą, kuriame buvo paskelbta ši tyrimo:
– „Nature”: Nature