GigaPath de Microsoft pourrait être l’outil d’IA manquant qui aidera les scientifiques à guérir le cancer

Un pas révolutionnaire a été réalisé par Microsoft Research, en introduisant GigaPath, un nouveau transformateur de vision conçu pour le domaine complexe de la pathologie numérique. Cette innovation pourrait être un outil crucial dans la lutte contre le cancer, où la précision et le détail sont primordiaux. En d’autres termes, GigaPath transforme une minuscule tranche de tissu tumoral en une image numérique haute résolution capable de révéler les secrets du comportement du cancer.

Comment GigaPath va-t-il révolutionner la recherche sur le cancer ?

Le logiciel s’attaque au géant informatique de l’analyse des diapositives gigapixels, qui sont des milliers de fois plus grandes que votre photo numérique moyenne. Les méthodes traditionnelles ne peuvent tout simplement pas gérer efficacement cette échelle, passant souvent à côté de la forêt pour les arbres en ignorant l’interconnectivité des différentes parties du toboggan. Mais GigaPath, avec son mécanisme d’auto-attention étendu, parvient à contrôler les exigences informatiques sans perdre de vue la situation dans son ensemble. C’est comme avoir un microscope surpuissant qui peut effectuer un zoom arrière pour comprendre l’ensemble du paysage de l’environnement de la tumeur, puis zoomer sur les détails sans transpirer.

En collaboration avec Providence Health System et l’Université de Washington, Microsoft Research a créé Prov-GigaPath, un modèle d’IA puissant pré-entraîné sur plus d’un milliard de tuiles d’images pathologiques. C’est le premier du genre à être pré-entraîné sur une telle échelle de données réelles. Et les résultats ? Prov-GigaPath surpasse la concurrence et établit de nouvelles références en matière de classification du cancer et de tâches pathologiques.

Cependant, GigaPath peut également être utilisé dans d’autres tâches de langage visuel. En associant des diapositives de pathologie à des rapports, on apprend à comprendre les nuances du diagnostic et du traitement du cancer d’une manière qui était auparavant hors de portée.

Le potentiel de GigaPath est immense, non seulement pour les tâches immédiates à accomplir mais aussi pour l’avenir des soins de santé. GigaPath n’en est qu’à ses débuts mais, comme le soulignent les scientifiques de Microsoft dans leur annonce , l’outil a également des applications pour prédire la réponse au traitement.

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À l’avenir, il existe de nombreuses possibilités de progrès. Prov-GigaPath a atteint des performances de pointe par rapport aux meilleurs modèles précédents, mais il existe encore une marge de croissance significative dans de nombreuses tâches en aval. Bien que nous ayons mené une première exploration sur la pré-formation vision-langage en pathologie, il reste encore un long chemin à parcourir pour exploiter le potentiel d’un assistant conversationnel multimodal, notamment en incorporant des cadres multimodaux avancés tels que LLaVA-Med. Plus important encore, nous n’avons pas encore exploré l’impact de GigaPath et du pré-entraînement de lames entières dans de nombreuses tâches de santé de précision clés telles que la modélisation du microenvironnement tumoral et la prévision de la réponse au traitement.

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