マイクロソフトのGigaPathは、科学者が癌を治すのに役立つ欠けているAIツールかもしれない

Microsoft Research は画期的な進歩を遂げ、デジタル病理学の複雑な領域向けに設計された新しい視覚変換装置 GigaPath を発表しました。この革新技術は、精度と詳細さが何よりも重要となる癌との戦いにおいて、重要なツールとなる可能性があります。簡単に言うと、GigaPath は腫瘍組織の小さな断片を高解像度のデジタル画像に変換し、癌の行動の秘密を明らかにします。

GigaPath はがん研究にどのような革命をもたらすのでしょうか?

このソフトウェアは、平均的なデジタル写真の何千倍もの大きさのギガピクセル スライドを分析するという膨大な計算処理に取り組んでいます。従来の方法ではこの規模を効率的に処理できず、スライドのさまざまな部分の相互接続性を無視して、木を見て森を見ずになることが多々あります。しかし、GigaPath は拡張自己注意メカニズムにより、計算処理の要求を抑えながら、全体像を見失うことがありません。まるで、腫瘍環境の全体像を把握するためにズームアウトし、その後、汗をかくことなく細部にズームインできる超高性能顕微鏡を持っているようなものです。

Microsoft Research は、プロビデンス ヘルス システムおよびワシントン大学と連携して、10 億枚を超える病理画像タイルで事前トレーニングされた強力な AI モデル Prov-GigaPath を開発しました。これは、このような大規模な実世界のデータで事前トレーニングされた初めての AI モデルです。その結果は? Prov-GigaPath は競合製品を上回り、がんの分類と病理学のタスクで新たなベンチマークを設定しました。

しかし、GigaPath は他の視覚言語タスクにも使用できます。病理スライドとレポートを組み合わせることで、これまでは理解できなかった方法で癌の診断と治療のニュアンスを理解できるようになります。

GigaPath の可能性は計り知れません。それは、目先のタスクだけでなく、ヘルスケアの将来にも当てはまります。GigaPath はまだ始まったばかりですが、Microsoft の科学者が発表で指摘しているように、このツールは治療反応の予測にも応用できます。

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今後、進歩するチャンスは数多くあります。Prov-GigaPath は、こ​​れまでの最高のモデルと比較して最先端のパフォーマンスを達成しましたが、多くの下流タスクではまだ大きな成長の余地があります。病理学の視覚言語事前トレーニングに関する初期調査を実施しましたが、特に LLaVA-Med などの高度なマルチモーダル フレームワークを組み込むことによって、マルチモーダル会話アシスタントの可能性を追求するには、まだ長い道のりがあります。最も重要なことは、腫瘍微小環境のモデリングや治療反応の予測など、多くの重要な精密医療タスクにおける GigaPath と全スライド事前トレーニングの影響をまだ調査していないことです。

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