Vielorganizāciju sadarbība nodrošina izlēmīgu progresu AI jomā vēža diagnosticēšanā
Nozīmīgs solis digitālās patoloģijas jomā ir veikts, sadarbojoties starp Microsoft, Providence veselības sistēmu un Vašingtonas Universitāti, kas atzīmē izšķirošu brīdi vēža diagnostikā. Tika izveidots AI modelis ar nosaukumu Prov-GigaPath, izmantojot neskaitāmu audu paraugu attēlu analīzi, lai uzlabotu precizitāti un ātrumu vēža atklāšanā.
Prov-GigaPath revolucionē digitālo patoloģiju ar plašu attēlu analīzes izmantošanu
Šis izšķirošais AI modelis darbojas, novērtējot vairāk nekā miljardu attēlu no audu paraugiem, kas iegūti no vairāk nekā 30 000 pacientiem. Šis inovatīvais modelis ir digitālās inovācijas medicīniskajā jomā piemērs, un pateicoties tā atvērtajai pieejamībai, tas sniedz ieguvumus pacientu aprūpes un vēža pētījumu jomā visā pasaulē.
Bezprecedenta datu bāze, lai uzlabotu AI vēža atklāšanu
Prov-GigaPath izveide tika pastiprināta, izmantojot OpenAI GPT-3.5 platformu, kas atviegloja vairāk nekā miljarda patoloģisko attēlu šūnu analīzi. Šis pamats veselo slaidu modelēšanā ir bezprecedenta un kalpo uzlabošanai esošo datu kopu līmenī par piecos līdz desmit reizes.
Tehniska pārdomām, lai risinātu digitālās patoloģijas izaicinājumus
Digitālajā patoloģijā tagad tiek izmantota vesela slaida attēlošana, lai pārvērstu sīki audzēja audus augstas izšķirtspējas digitālā formātā. Šis process ģenerē gigapikseļu slaidus, kas salīdzinājumā ar standarta attēliem ir ļoti plaši un rada būtisku izaicinājumu tradicionālajām datorredzes lietojumprogrammām. Microsoft GigaPath platforma šo problēmu risina, izmantojot AI pamatotas metodoloģijas, kas skaidro šos masīvās attēlus mazākās segmentos, ļaujot identificēt vēža apakštipa paraugus.
Izšķirošs AI sniegums dažādās vēža atklāšanas uzdevumuā
Prov-GigaPath modelim tika veikti testi dažādos salīdzināšanas uzdevumos, nodrošinot līdz šim vismodernāko sniegumu gandrīz visos metrikās. Tas ievērojami pārveidoja otro labāko modeli vairumā no šiem uzdevumiem, uzsvērjot tā dziļo efektivitāti.
Ceļš uz uzlabotu pacientu aprūpi un klīniskajiem atklājumiem
Šis AI asistētais pieeja digitālajai patoloģijai nodrošina iespēju uzlabot pacientu aprūpi un paātrināt klīniskos pētījumus. Pētnieki tomēr norāda, ka projekta pilnais potenciāls vēl nav izmantots, un daudzas iespējas precīzai veselībai joprojām ir horizontā. Komandas ambīcijas strādāt pie vēža vidi un ārstēšanas reakcijas prognozēm, solot nākotnes milzīgus solījumus šajā jomā.
Šo iestāžu sadarbība noslēdzās ar plašu pētījumu rakstu publicēšanu Nature žurnālā, kurā piedalījās ekspertu komanda vairākās disciplīnās.
Svarīgie jautājumi un atbildes par Prov-GigaPath AI modeli:
Kādas ir priekšrocības, izmantojot AI vēža diagnosticēšanai?
– AI modeļi, piemēram, Prov-GigaPath, var apstrādāt lielu datu apjomu daudz ātrāk nekā cilvēka patologi, kas var paātrināt diagnozes procesu.
– Tie var atklāt datu šablonus, kas cilvēkiem var būt pārāk neskaidri vai sarežģīti, lai tos pamanītu, iespējams, vadot pie agrīnākām un precīzākām diagnozēm.
– AI palīdzība var uzlabot konsistenci vēža diagnosticēšanā, samazinot subjektivitāti, kas var rasties cilvēku novērtējumos.
Kādi ir ar AI medicīnā aušanas diagnostikas saistītie izaicinājumi vai kontroverses?
– Nodrošinot pacientu datu privātumu un drošību, jo medicīnisko ierakstu jutīgu raksturu un potenciālu ļaunprātīgu izmantošanu, kad tie ir pārkāpti.
– AI modeļiem jābūt apmācītiem ar dažādiem datu kopumiem, lai izvairītos no kļūdainiem spriedumiem, kas var novest pie neprecīzām diagnozēm konkrētiem pacientu grupām.
– Medicīnas speciālisti var izjust pretestību, jo viņi ir satraukti par AI ietekmi uz savām darba vietām un par AI spējas nokavēt nianses, kuras cilvēka eksperts uztvertu.
– Lai veselības aprūpes speciālisti uzticētos un efektīvi izmantotu tehnoloģiju, ir būtiski nodrošināt AI lēmumu pieņemšanas izskaidrojamību un pārredzamību.
Kādas ir Prov-GigaPath modela priekšrocības un trūkumi?
Priekšrocības:
– Tas piedāvā būtiski paaugstinātu analīzes ātrumu, kas ir kritiski svarīgi, lai pārvaldītu plašo audu paraugu skaitu patoloģijas laboratoriju.
– Modelis uzlabo vēža atklāšanas precizitāti, kas var novest pie labākiem pacientu rezultātiem.
– Prov-GigaPath atvērtais pieejamības raksturs veicina globālu sadarbību un progresu vēža pētījumu jomā.
Trūkumi:
– Kā AI sistēmai tā prasība ir stingra validācija, lai nodrošinātu, ka tās lēmumi ir uzticami un klīniski piemērojami.
– Integrējot tādas AI sistēmas esošajās veselības aprūpes infrastruktūrās, var būt saistīti ar augstām sākotnējām izmaksām.
– Ārsti un veselības aprūpes sniedzēji varētu būt nepieciešama papildu apmācība, lai iekļautu AI rīkus, piemēram, Prov-GigaPath, savā darba procesā, un tas var būt laika ziņā ilgs process.
Lai iegūtu plašāku informāciju par jaunākajām izstrādēm AI un veselības aprūpes jomā, varat apmeklēt galvenās domēnaus, kur piedalās iesaistītās organizācijas:
– Microsoft: Microsoft
– Providence veselības sistēma: Providence
– Vašingtonas Universitāte: Vašingtonas Universitāte
Papildus, lai izpētītu zinātniskos pētījumus un atradumus, kas līdzīgi Prov-GigaPath modelim, varat apskatīt žurnālu, kurā publicēti šie pētījumi:
– Nature: Nature