Ella Maru Studio telah mengembangkan model baru "GigaPath" di bidang patologi digital. Teknologi ini berpotensi berkontribusi pada evolusi pengobatan yang dipersonalisasi. Pemeriksaan patologis dalam pengobatan kanker telah didigitalisasi menggunakan pemindai digital mikroskop, sehingga informasi mengenai jaringan tumor dapat dibaca dengan resolusi tinggi. GigaPath bertujuan menggunakan informasi ini untuk menghasilkan bukti dunia nyata yang berguna untuk pengobatan dan pengembangan obat.

GigaPath dimungkinkan melalui kolaborasi antara Providence Health System dan University of Washington. Model dasar ``Prov-GigaPath'' dikembangkan menggunakan lebih dari 1 miliar gambar yang diperoleh dari lebih dari 170.000 slide. Proyek ini dihitung pada penyewa pribadi Azure dengan persetujuan pasien dan persetujuan Dewan Peninjau Institusional Providence. Prov-GigaPath telah mencapai kinerja tertinggi dalam tugas klasifikasi kanker dan klasifikasi mutasi gen, berkontribusi pada peningkatan penelitian AI patologi digital.

Arsitektur GigaPath memanfaatkan mekanisme perhatian diri yang ditingkatkan untuk memungkinkan pemodelan seluruh slide patologi yang efisien. Selain itu, pembelajaran kurikulum dua langkah menggunakan DINOv2 dan LongNet digunakan untuk mengurangi beban komputasi saat menangani gambar resolusi tinggi. Hal ini memungkinkan Anda menangkap saling ketergantungan yang kompleks antara ubin gambar dalam slide, memastikan Anda tidak melewatkan keseluruhan konteks slide, yang penting untuk hal-hal seperti pemodelan lingkungan mikro tumor.

Microsoft telah mengumumkan model multimodal khusus untuk banyak bidang biomedis, termasuk GigaPath. Model-model ini dikembangkan tidak hanya melalui penelitian bersama dengan universitas dan rumah sakit, namun juga melalui kolaborasi dengan perusahaan lain seperti Cyted Volastra dan Paige, untuk mewujudkan pengobatan yang dipersonalisasi. Kemajuan lebih lanjut diharapkan terjadi dalam penelitian tentang AI generasi multimodal untuk pengobatan yang dipersonalisasi.