微軟的 GigaPath 可能是幫助科學家治癒癌症的缺失人工智慧工具

微軟研究院取得了突破性的進展，推出了 GigaPath，這是一種專為複雜的數位病理學領域設計的新型視覺轉換器。這項創新可能是對抗癌症的重要工具，因為精確性和細節至關重要。簡而言之，GigaPath 正在將一小片腫瘤組織轉化為高解析度數位影像，從而揭示癌症行為的秘密。

GigaPath 將如何徹底改變癌症研究？

該軟體解決了分析十億像素幻燈片的計算難題，這些幻燈片比普通數位照片大數千倍。傳統方法無法有效地處理這種規模，常常因忽略幻燈片不同部分的相互關聯性而只見樹木不見森林。但 GigaPath 憑藉其擴展的自註意力機制，成功地控制了運算需求，同時又不忽略全局。這就像擁有一台超級顯微鏡，可以縮小以了解腫瘤環境的整個景觀，然後毫不費力地放大細節。

微軟研究院與普羅維登斯衛生系統和華盛頓大學合作，創建了 Prov-GigaPath，這是一個強大的 AI 模型，已在超過 10 億張病理圖像圖塊上進行了預訓練。這是同類產品中第一個針對如此大規模的現實世界資料進行預先訓練的。結果如何？ Prov-GigaPath 的表現優於競爭對手，並在癌症分類和病理組學任務方面樹立了新的基準。

然而，GigaPath 也可用於其他視覺語言任務。透過將病理幻燈片與報告相結合，它正在學習以以前無法實現的方式理解癌症診斷和治療的細微差別。

GigaPath 的潛力是巨大的，不僅適用於當前的任務，也適用於醫療保健的未來。 GigaPath 還處於起步階段，但正如微軟科學家在他們的公告中指出的那樣，該工具還可以用於治療反應預測。

您對新的 Microsoft GigaPath AI 工具有何看法？讓我們在下面的評論中討論一下。

展望未來，還有很多進步的機會。與之前的最佳模型相比，Prov-GigaPath 獲得了最先進的性能，但在許多下游任務中仍然存在巨大的成長空間。雖然我們已經對病理視覺語言預訓練進行了初步探索，但要發揮多模態對話助手的潛力還有很長的路要走，特別是透過結合 LLaVA-Med 等先進的多模態框架。最重要的是，我們尚未探索 GigaPath 和全玻片預訓練在許多關鍵的精準健康任務中的影響，例如腫瘤微環境建模和預測治療反應。

微軟研究院