Generatived (Beta) | Cung cấp tin tức và xu hướng mới nhất về AI sáng tạo

Ella Maru Studio đã phát triển một mô hình mới "GigaPath" trong lĩnh vực bệnh lý kỹ thuật số. Công nghệ này có tiềm năng đóng góp vào sự phát triển của y học cá nhân hóa. Việc kiểm tra bệnh lý trong điều trị ung thư đã được số hóa bằng máy quét kỹ thuật số kính hiển vi, cho phép đọc thông tin về các mô khối u ở độ phân giải cao. GigaPath nhằm mục đích sử dụng thông tin này để tạo ra bằng chứng thực tế hữu ích cho việc điều trị và phát triển thuốc.

GigaPath được thực hiện thông qua sự hợp tác giữa Hệ thống Y tế Providence và Đại học Washington. Mô hình cơ bản ``Prov-GigaPath'' được phát triển bằng cách sử dụng hơn 1 tỷ hình ảnh thu được từ hơn 170.000 slide. Dự án này được tính toán trên một đối tượng thuê tư nhân Azure với sự đồng ý của bệnh nhân và sự chấp thuận của Ủy ban Đánh giá Thể chế Providence. Prov-GigaPath đã đạt được hiệu suất cao nhất trong nhiệm vụ phân loại ung thư và phân loại đột biến gen, góp phần cải thiện nghiên cứu bệnh lý kỹ thuật số AI.

Kiến trúc của GigaPath tận dụng cơ chế tự chú ý nâng cao để cho phép lập mô hình hiệu quả toàn bộ slide bệnh lý. Ngoài ra, chương trình giảng dạy hai bước sử dụng DINOv2 và LongNet được sử dụng để giảm tải tính toán khi xử lý hình ảnh có độ phân giải cao. Điều này cho phép bạn nắm bắt được sự phụ thuộc lẫn nhau phức tạp giữa các ô hình ảnh trong một trang chiếu, đảm bảo bạn không bỏ lỡ toàn bộ bối cảnh trang chiếu, điều này rất quan trọng đối với những việc như lập mô hình môi trường vi mô khối u.

Microsoft đã công bố các mô hình đa phương thức dành riêng cho nhiều lĩnh vực y sinh, bao gồm cả GigaPath. Những mô hình này đang được phát triển không chỉ thông qua nghiên cứu chung với các trường đại học và bệnh viện mà còn thông qua sự hợp tác với các công ty khác như Cyted Volastra và Paige, nhằm đạt được y học cá nhân hóa. Dự kiến ​​sẽ có những tiến bộ hơn nữa trong nghiên cứu về AI thế hệ đa phương thức cho y học cá nhân hóa.