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研究人員開發(fā)人工智能基礎模型來推進病理學
基礎模型是在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上訓練的先進人工智能系統(tǒng),有可能為醫(yī)學領域帶來前所未有的進步。在計算病理學 (CPath) 中,這些模型可能在診斷準確性、預后洞察和預測治療反應方面表現(xiàn)出色。
麻省總醫(yī)院的研究人員設計了迄今為止最大的兩個 CPath 基礎模型:UNI 和 CONCH。這些基礎模型適用于 30 多種臨床和診斷需求,包括疾病檢測、疾病診斷、器官移植評估和罕見疾病分析。
新模型克服了當前模型的局限性,不僅在研究人員測試的臨床任務中表現(xiàn)良好,而且在識別新的、罕見的和具有挑戰(zhàn)性的疾病方面也顯示出了前景。UNI和CONCH的論文發(fā)表在Nature Medicine上。
UNI 是理解病理學圖像的基礎模型,從識別組織學感興趣區(qū)域中的疾病到十億像素全幻燈片成像。它使用包含超過 1 億個組織斑塊和超過 100,000 張完整幻燈片圖像的數(shù)據(jù)庫進行訓練,在解剖病理學中具有通用的人工智能應用。
值得注意的是,UNI 采用遷移學習,將以前獲得的知識以極高的準確性應用于新任務。在包括癌癥分類和器官移植評估在內的 34 項任務中,UNI 的表現(xiàn)優(yōu)于現(xiàn)有的病理模型,凸顯了其作為 CPath 工具的多功能性和潛在應用。
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