Multiorganizacijsko sodelovanje omogoča preboj pri diagnozi raka z umetno inteligenco
Pomemben napredek v digitalni patologiji je bil dosežen skozi partnerstvo med podjetjem Microsoft, sistemom za zdravstveno oskrbo Providence in Univerzo v Washingtonu, kar označuje prelomni trenutek v diagnostiki raka. Ustvarjen je bil model umetne inteligence z imenom Prov-GigaPath, ki izvaja analizo brez primere velikega števila slik vzorcev tkiv, s čimer izboljšuje natančnost in hitrost pri zaznavanju raka.
Prov-GigaPath revolucionira digitalno patologijo z obsežno analizo slik
Revolucionarni model umetne inteligence deluje s preučevanjem več kot milijarde slik vzorcev tkiv, pridobljenih od več kot 30.000 pacientov. Ta prebojni model stoji kot dokaz digitalne inovacije na področju medicine, saj omogoča koristi po vsem svetu v oskrbi pacientov in raziskavah raka zaradi odprtega dostopa.
Baza podatkov brez primere za izboljšano zaznavanje raka z umetno inteligenco
Ustvarjanje Prov-GigaPath je bilo okrepljeno z uporabo platforme OpenAI GPT-3.5, ki je omogočila analizo več kot milijarde ploščic slik patologije. Ta temelj v modeliranju celotnih predmetov je brez primere in služi za izboljšanje obstoječih podatkovnih nizov za pet do desetkrat.
Tehnično obvladovanje za naslavljanje izzivov digitalne patologije
Digitalna patologija zdaj uporablja slikanje celotnih predmetov, da pretvori mikroskopsko tkivo tumorjev v digitalni format visoke ločljivosti. Ta postopek ustvari predstavitve gigapik, ki so obsežne v primerjavi s standardnimi slikami in predstavljajo velik izziv tradicionalnim aplikacijam računalniškega vida. Platforma Microsoft GigaPath premaguje to težavo s pomočjo metodologij na osnovi umetne inteligence, ki razčlenjujejo te množične slike na manjše segmente in tako omogočajo identifikacijo vzorcev podtipov raka.
Revolucionarna uspešnost umetne inteligence pri raznolikih nalogah zaznavanja raka
Odpornost modela Prov-GigaPath je bila preizkušena pri različnih nalogah primerjanja, pri čemer je prinesla vrhunsko uspešnost pri skoraj vseh merilih. V večini teh nalog je bistveno presegla drugi najboljši model, kar izpostavlja njeno globoko učinkovitost.
Pot do napredne oskrbe pacientov in kliničnih odkritij
Ta pristop z umetno inteligenco v digitalni patologiji utira pot za izboljšano oskrbo pacientov in pospešitev kliničnih raziskav. Raziskovalci opažajo, da polni potencial projekta še ni izkoriščen in da so še velike možnosti za natančno zdravje na obzorju. Ambicije ekipe segajo v raziskovanje okolja tumorja in napovedovanje odziva na zdravljenje, kar napoveduje prihodnje mejnike na tem področju.
Sodelovanje med temi institucijami se je končalo z obsežnim raziskovalnim člankom, objavljenim v reviji Nature, v katerem so prispevali strokovnjaki različnih strok.
Ključna vprašanja in odgovori o modelu ustne inteligence Prov-GigaPath:
Kakšne so koristi uporabe umetne inteligence pri diagnozi raka?
– Modeli umetne inteligence, kot je Prov-GigaPath, lahko obdelajo ogromne količine podatkov veliko hitreje kot človeški patologi, kar lahko pospeši diagnozni postopek.
– Lahko zaznajo vzorce v podatkih, ki so lahko preveč subtilni ali kompleksni za opazovanje s strani ljudi, kar potencialno vodi v zgodnejše in natančnejše diagnoze.
– Pomoč umetne inteligence lahko izboljša konsistentnost pri diagnozi raka z zmanjšanjem subjektivnosti, ki se lahko pojavi pri človeških ocenah.
Kakšni so izzivi ali sporni vidiki, povezani z umetno inteligenco v medicinskih diagnostikah?
– Zagotavljanje zasebnosti in varnosti podatkov pacientov je ključni izziv, glede na občutljivo naravo medicinskih zapisov in možnost njihove zlorabe ob morebitnem vdoru.
– Modeli umetne inteligence se morajo učiti na raznolikih podatkovnih nizih, da bi se izognili pristranosti, ki bi lahko privedla do netočnih diagnoz v določenih skupinah pacientov.
– Lahko pride do upora s strani zdravstvenih strokovnjakov, ki so zaskrbljeni zaradi posledic umetne inteligence na njihova delovna mesta in potencialne možnosti, da umetna inteligenca spregleda nianse, ki bi jih opazil človeški strokovnjak.
– Zagotavljanje razločnosti in transparentnosti odločitev umetne inteligence je ključno za zaupanje zdravstvenih strokovnjakov in za učinkovito uporabo tehnologije.
Kakšne so prednosti in slabosti modela Prov-GigaPath?
Prednosti:
– Ponuja bistveno povečano hitrost analize, kar je ključno pri obdelavi ogromnega števila vzorcev tkiv v patoloških laboratorijih.
– Model izboljšuje natančnost pri zaznavanju raka, kar lahko privede do boljših izidov za pacienta.
– Odprt dostop Prov-GigaPath spodbuja globalno sodelovanje in napredek v raziskavah raka.
Slabosti:
– Kot sistem umetne inteligence zahteva strogo preverjanje, da se zagotovi, da so njegove odločitve zanesljive in klinično uporabne.
– Lahko pride do visokih začetnih stroškov pri integraciji takih sistemov umetne inteligence v obstoječe zdravstvene infrastrukture.
– Zdravniki in zdravstveni delavci morda potrebujejo dodatno usposabljanje za vključitev orodij umetne inteligence, kot je Prov-GigaPath, v svoj delovni proces, in ta proces lahko traja precej časa.
Za dodatne informacije o najnovejših razvojih na področju umetne inteligence in zdravstva lahko obiščete glavne domene sodelujočih organizacij:
– Microsoft: Microsoft
– Sistem zdravstvene oskrbe Providence: Providence
– Univerza v Washingtonu: Univerza v Washingtonu
Poleg tega, za raziskovanje znanstvenih raziskav in ugotovitev, podobnih modelu Prov-GigaPath, se lahko obrnete na revijo, kjer je bila raziskava objavljena:
– Nature: Nature