Modele avansate de AI, dezvoltate pentru a extinde progresele în domeniul medical

Modele avansate de AI, dezvoltate pentru a extinde progresele în domeniul medical
martie 25 11:02 2024
Articol scris de:
Timp citire articol: 3 minut(e)

Modelele de fundație, sisteme avansate de inteligență artificială (AI) antrenate pe seturi de date pe scară largă, au potențialul de a oferi progrese fără precedent în domeniul medical. În patologia computațională (CPath), aceste modele pot excela în ceea ce privește acuratețea diagnosticului, perspectivele prognosticurilor și predicția răspunsurilor terapeutice.

Cercetătorii de la Mass General Brigham, unul dintre spitalele universitare ale facultății de medicină Harvard, au conceput două dintre cele mai mari modele avansate (de fundație) CPath de până acum: UNI și CONCH.

Aceste modele de fundație au fost adaptate la peste 30 de nevoi clinice și de diagnosticare, inclusiv detectarea bolilor, diagnosticarea bolilor, evaluarea transplantului de organe și analiza bolilor rare.

Noile modele au depășit limitările impuse de modelele actuale, având performanțe bune nu numai pentru sarcinile clinice testate de cercetători,și s-au arătat promițătoare în identificarea unor boli noi, rare și dificile.

Articolele care descriu UNI și CONCH au fost publicate marți, în revista Nature Medicine.

UNI este un model de bază pentru înțelegerea imaginilor patologice, de la recunoașterea bolilor în regiunile de interes histologic până la imagistica lamei întregi.

Antrenat pe o bază de date de peste 100 de milioane de mostre de țesut și peste 100.000 de imagini de lamele întregi, acesta se remarcă prin faptul că are aplicații universale de inteligență artificială în patologia anatomică.

În mod special, UNI utilizează învățarea prin transfer, aplicând cunoștințele dobândite anterior la sarcini noi cu o precizie remarcabilă.

Pe parcursul a 34 de sarcini, inclusiv clasificarea cancerului și evaluarea transplantului de organe, UNI a depășit modelele de patologie consacrate, evidențiind versatilitatea și potențialele sale aplicații ca instrument CPath.

CONCH este un model de bază pentru înțelegerea imaginilor patologice și a limbajului. Antrenat pe o bază de date de peste 1,17 milioane de perechi de imagini-text histopatologice, CONCH excelează în sarcini precum identificarea bolilor rare, segmentarea tumorilor și înțelegerea imaginilor gigapixel.

Întrucât CONCH este antrenat pe text, patologii pot interacționa cu modelul pentru a căuta morfologiile de interes.

Într-o evaluare cuprinzătoare a 14 sarcini relevante din punct de vedere clinic, CONCH a depășit modelele standard și și-a demonstrat eficacitatea și versatilitatea.

Echipa de cercetare a pus codul la dispoziția publicului pentru ca alte grupuri academice să îl poată utiliza în rezolvarea unor probleme relevante din punct de vedere clinic.

„Modelele Foundation reprezintă o nouă paradigmă în domeniul inteligenței artificiale medicale”, a declarat într-un comunicat autorul corespondent Faisal Mahmood, de la divizia de patologie computațională din cadrul departamentului de patologie de la Mass General Brigham.

„Aceste modele sunt sisteme de inteligență artificială care pot fi adaptate la multe sarcini în aval, relevante din punct de vedere clinic. Sperăm că dovada de concept prezentată în aceste studii va pregăti terenul pentru ca astfel de modele autosupravegheate să fie antrenate pe seturi de date mai mari și mai diverse”, a mai precizat el.

scrie un comentariu

0 Comentarii

Adaugă un comentariu