Microsoft, Providence и UW используют генеративный искусственный интеллект для цифровой диагностики рака

Prov-GigaPath использует искусственный интеллект для цифровой патологии. (Студия Эллы Мару через Провиденс/Майкрософт)

Исследователи из Microsoft, Providence Health System и Вашингтонского университета говорят, что они разработали новую модель генеративного искусственного интеллекта для диагностики рака, основанную на анализе более миллиарда изображений образцов тканей более чем 30 000 пациентов.

Модель открытого доступа, известная как Prov-GigaPath, описана в исследовании, опубликованном сегодня журналом Nature, и уже используется в клинических приложениях.

«Богатые данные на слайдах патологии могут с помощью инструментов искусственного интеллекта, таких как Prov-GigaPath, раскрыть новые взаимосвязи и идеи, которые выходят за рамки того, что может различить человеческий глаз», — сказал в своем докладе соавтор исследования Карло Бифулько, главный медицинский директор Providence Genomics. выпуск новостей. «Признавая потенциал этой модели для значительного продвижения исследований и диагностики рака, мы твердо решили сделать ее широко доступной для оказания помощи пациентам во всем мире. Для меня большая честь быть частью этой новаторской работы».

При разработке Prov-GigaPath использовалась платформа генеративного искусственного интеллекта OpenAI GPT-3.5 для выявления закономерностей в 1,3 миллиардах фрагментов изображений патологии, полученных из 171 189 цифровых целых слайдов, предоставленных Providence. Исследователи говорят, что на сегодняшний день это была крупнейшая на сегодняшний день попытка предварительного обучения с использованием всего слайд-моделирования — она опиралась на базу данных, в пять-десять раз большую, чем другие наборы данных, такие как Атлас генома рака.

Визуализация всего предметного стекла, которая преобразует предметное стекло опухолевой ткани под микроскопом в цифровое изображение высокого разрешения, стала широко используемым инструментом для цифровой патологии. Однако один стандартный гигапиксельный слайд в тысячи раз больше, чем обычные естественные изображения, что представляет собой проблему для обычных программ компьютерного зрения.

Платформа Microsoft GigaPath использовала набор стратегий на основе искусственного интеллекта для разбиения крупномасштабных изображений на более удобные фрагменты размером 256 на 256 пикселей и поиска закономерностей, связанных с широким спектром подтипов рака.

Чтобы оценить эффективность модели Prov-GigaPath, исследователи установили тест цифровой патологии, который включал девять задач по определению подтипов рака и 17 аналитических задач. «Prov-GigaPath достигает высочайшего уровня производительности в 25 из 26 задач, что значительно превосходит вторую лучшую модель в 18 задачах», — заявили два автора исследования из Microsoft, Хойфунг Пун и Наото Усуяма. сообщение в блоге об исследовании.

Пун и Усуяма заявили, что подход к цифровой патологии с помощью искусственного интеллекта «открывает новые возможности для улучшения ухода за пациентами и ускорения клинических открытий», но добавили, что еще многое предстоит сделать.

«Самое главное, нам еще предстоит изучить влияние GigaPath и предварительной подготовки всего слайда на многие ключевые задачи здравоохранения, такие как моделирование микроокружения опухоли и прогнозирование реакции на лечение», — написали они.

Помимо Бифулко, Пуна и Усуямы, среди авторов статьи в журнале Nature «Модель цельного слайда для цифровой патологии на основе реальных данных» — Ханвен Сюй, Джасприт Багга, Шэн Чжан, Раджеш Рао, Тристан Науманн, Клифф Вонг, Зелалем Геро, Хавьер Гонсалес, Ю Гу, Янбо Сюй, Му Вэй, Вэньхуэй Ван, Шуминг Ма, Фуру Вэй, Цзяньвэй Ян, Чуньюань Ли, Цзяньфэн Гао, Джейлен Роузмон, Такер Бауэр, Сухи Ли, Рошанти Вирасингхе, Билл Дж. Райт, Ари Робичек, Брайан Пининг и Шэн Ван.

Еще от GeekWire:
2024-05-22 22:34:45


1716420584
#Microsoft #Providence #используют #генеративный #искусственный #интеллект #для #цифровой #диагностики #рака