마이크로소프트의 GigaPath는 과학자들이 암을 치료하는 데 도움이 될 누락된 AI 도구일 수 있습니다.

Microsoft Research에서는 디지털 병리학의 복잡한 영역을 위해 설계된 새로운 비전 변환기인 GigaPath를 출시하면서 획기적인 발전을 이루었습니다. 이 혁신은 정밀도와 세부 사항이 가장 중요한 암 퇴치에 중요한 도구가 될 수 있습니다. 간단히 말해서 GigaPath는 종양 조직의 작은 조각을 고해상도 디지털 이미지로 변환하여 암 행동의 비밀을 밝힐 수 있습니다.

GigaPath는 암 연구에 어떻게 혁명을 일으킬까요?

이 소프트웨어는 평균 디지털 사진보다 수천 배 더 큰 기가픽셀 슬라이드를 분석하는 엄청난 계산 작업을 수행합니다. 전통적인 방법은 이 규모를 효율적으로 처리할 수 없으며 슬라이드의 여러 부분의 상호 연결성을 무시하여 나무 대신 숲을 놓치는 경우가 많습니다. 그러나 확장된 Self-Attention 메커니즘을 갖춘 GigaPath는 큰 그림을 놓치지 않으면서 컴퓨팅 요구 사항을 억제하는 데 성공했습니다. 이는 종양 환경의 전체 풍경을 이해하기 위해 축소한 다음 땀을 흘리지 않고 세부 사항을 확대할 수 있는 초강력 현미경을 갖는 것과 같습니다.

Microsoft Research는 Providence Health System 및 University of Washington과 협력하여 10억 개가 넘는 병리학 이미지 타일에 대해 사전 훈련된 강력한 AI 모델인 Prov-GigaPath를 만들었습니다. 이렇게 방대한 규모의 실제 데이터를 사전 학습한 것은 이번이 처음입니다. 그리고 결과는? Prov-GigaPath는 경쟁사보다 뛰어난 성능을 발휘하고 암 분류 및 병리학 작업에서 새로운 기준을 설정합니다.

그러나 GigaPath는 다른 비전 언어 작업에도 사용될 수 있습니다. 병리학 슬라이드와 보고서를 결합함으로써 이전에는 접근할 수 없었던 방식으로 암 진단 및 치료의 미묘한 차이를 이해하는 방법을 배울 수 있습니다.

GigaPath의 잠재력은 당면한 업무뿐만 아니라 의료의 미래를 위해서도 엄청납니다. GigaPath는 시작 단계에 있지만 Microsoft 과학자들이 발표 에서 지적했듯이 이 도구에는 치료 반응 예측을 위한 응용 프로그램도 있습니다.

새로운 Microsoft GigaPath AI 도구에 대해 어떻게 생각하시나요? 아래 댓글에서 논의해 보겠습니다.

앞으로 발전할 수 있는 기회는 많습니다. Prov-GigaPath는 이전 최고의 모델에 비해 최첨단 성능을 달성했지만 많은 다운스트림 작업에는 여전히 상당한 성장 공간이 있습니다. 병리학 비전-언어 사전 훈련에 대한 초기 탐색을 수행했지만, 특히 LLaVA-Med와 같은 고급 다중 모드 프레임워크를 통합하여 다중 모드 대화 도우미의 잠재력을 추구하기 위해서는 아직 갈 길이 멀습니다. 가장 중요한 것은 종양 미세 환경 모델링 및 치료 반응 예측과 같은 많은 주요 정밀 건강 작업에서 GigaPath 및 전체 슬라이드 사전 훈련의 영향을 아직 조사하지 않았다는 것입니다.

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