Този усъвършенстван модел е способен да изследва за рак повече от 20 човешки органа, включително белите дробове, гърдите и черния дроб.
Големият езиков модел (LLM), известен като PathOrchestra, представлява пробив в диагностицирането на болести с помощта на ИИ. При него е извършен преход от единствен модел, посветен на конкретен вид рак, към универсален, способен да анализира много от разновидностите му.
Изследователите от Медицинския университет на военновъздушните сили (AFMU), университета Цинхуа и софтуерната компания SenseTime са използвали най-големия набор от данни в Китай, включващ близо 300 000 цифрови патологични изображения, което се равнява на впечатляващите 300 терабайта данни.
Чрез самообучение моделът се е „научил“ да анализира над 20 различни органа и изпълнява множество клинични задачи, включително класификация на рака, идентифициране и откриване на лезии, диференциране на подтипове и оценка на биомаркери.
Разнообразието на патологичните изображения представлява огромно предизвикателство за изкуствения интелект и тази сложност му е спечелила титлата „перла в короната“ в областта на обработката на изображения, казва Ван Чжъ, професор от Академията за основни медицински науки към AFMU.
Според съобщение PathOrchestra е постигнал точност, надхвърляща 95%, в почти 50 клинични задачи, включително диагностика на подтип на лимфом и скрининг на рак на пикочния мехур.
Този напредък може значително да намали работното натоварване на диагностиците и да повиши ефективността на прегледа на медицински изображения, заявиха изследователите, цитирани от Синхуа.