Partea bună a AI: Medicii de la Harvard creează un megasoft asemănător ChatGPT care să poată diagnostica cancerul

Postat la: 06.09.2024 |

Partea bună a AI: Medicii de la Harvard creează un megasoft asemănător ChatGPT care să poată diagnostica cancerul

Cercetătorii de la Harvard Medical School au dezvoltat un model AI multifuncțional, similar cu ChatGPT, care poate gestiona diferite proceduri de diagnosticare pentru mai multe tipuri de cancer.

Sistemele actuale de inteligență artificială sunt de obicei antrenate pentru a îndeplini sarcini specifice - cum ar fi detectarea prezenței cancerului sau prezicerea profilului genetic al unei tumori - și tind să funcționeze doar pentru o mână de tipuri de cancer. În schimb, noul model poate îndeplini o gamă largă de sarcini și a fost testat pe 19 tipuri de cancer, conferindu-i o flexibilitate asemănătoare cu cea a modelelor lingvistice de mari dimensiuni, precum ChatGPT.

Potrivit cercetătorilor, noul sistem de inteligență artificială, descris în revista Nature, depășește multe dintre abordările actuale ale inteligenței artificiale pentru diagnosticarea cancerului. În timp ce alte modele AI de fundație pentru diagnosticul medical bazat pe imagini patologice au apărut recent, acesta este considerat a fi primul care prezice rezultatele pacienților și le validează în mai multe grupuri internaționale de pacienți.

„Ambiția noastră a fost să creăm o platformă AI agilă și versatilă, asemănătoare ChatGPT, care să poată efectua o gamă largă de sarcini de evaluare a cancerului", a declarat autorul principal al studiului, Kun-Hsing Yu, profesor asistent de informatică biomedicală la Institutul Blavatnik de la Harvard Medical School. „Modelul nostru s-a dovedit a fi foarte util în mai multe sarcini legate de detectarea cancerului, prognostic și răspuns la tratament în mai multe tipuri de cancer".

Modelul AI, care funcționează prin citirea diapozitivelor digitale ale țesuturilor tumorale, detectează celulele canceroase și prezice profilul molecular al unei tumori pe baza caracteristicilor celulare observate pe imagine, cu o acuratețe superioară celor mai multe sisteme AI actuale. Acesta poate prognoza supraviețuirea pacienților pentru mai multe tipuri de cancer și poate identifica cu precizie caracteristicile țesutului care înconjoară o tumoare - cunoscut și sub numele de micro-mediul tumoral - care sunt legate de răspunsul unui pacient la tratamentele standard, inclusiv chirurgia, chimioterapia, radioterapia și imunoterapia. În cele din urmă, echipa a declarat că instrumentul pare capabil să genereze perspective noi - a identificat caracteristici tumorale specifice despre care nu se știa anterior că sunt legate de supraviețuirea pacienților.

Constatările, a declarat echipa de cercetare, se adaugă la dovezile tot mai numeroase că abordările bazate pe inteligența artificială pot spori capacitatea clinicienilor de a evalua cancerele în mod eficient și precis, inclusiv identificarea pacienților care ar putea să nu răspundă bine la terapiile standard împotriva cancerului.

Noul model, denumit CHIEF (Clinical Histopathology Imaging Evaluation Foundation), a fost antrenat pe 15 milioane de imagini neetichetate împărțite în secțiuni de interes. Ulterior, instrumentul a fost antrenat pe 60 000 de imagini ale unor țesuturi precum plămân, sân, prostată, colorectal, stomac, esofag, rinichi, creier, ficat, tiroidă, pancreas, col uterin, uter, ovare, testicule, piele, țesut moale, glanda suprarenală și vezică urinară. Antrenarea modelului pentru a examina atât secțiuni specifice ale unei imagini, cât și întreaga imagine, i-a permis să facă legătura între modificările specifice dintr-o regiune și contextul general. Potrivit cercetătorilor, această abordare a permis modelului CHIEF să interpreteze o imagine într-un mod mai holistic, luând în considerare un context mai larg, în loc să se concentreze doar pe o anumită regiune.

În urma formării, echipa a testat performanța CHIEF pe mai mult de 19 400 de imagini de pe întreaga planșă din 32 de seturi de date independente colectate de la 24 de spitale și cohorte de pacienți din întreaga lume.

CHIEF a obținut o acuratețe de aproape 94% în detectarea cancerului și a depășit în mod semnificativ abordările AI actuale în 15 seturi de date conținând 11 tipuri de cancer. În cinci seturi de date de biopsie colectate de la cohorte independente, CHIEF a obținut o precizie de 96% pentru mai multe tipuri de cancer, inclusiv esofag, stomac, colon și prostată. Atunci când cercetătorii au testat CHIEF pe diapozitive nevăzute anterior din tumori îndepărtate chirurgical din colon, plămâni, sân, endometru și col uterin, modelul a avut o acuratețe de peste 90 %.

Un model similar cu ChatGPT poate identifica cancerul, recomanda opțiuni de tratament și prognoza ratele de supraviețuire pentru diferite tipuri de cancer.

loading...
DIN ACEEASI CATEGORIE...
PUTETI CITI SI...

Partea bună a AI: Medicii de la Harvard creează un megasoft asemănător ChatGPT care să poată diagnostica cancerul

Postat la: 06.09.2024 |

0

Cercetătorii de la Harvard Medical School au dezvoltat un model AI multifuncțional, similar cu ChatGPT, care poate gestiona diferite proceduri de diagnosticare pentru mai multe tipuri de cancer.

Sistemele actuale de inteligență artificială sunt de obicei antrenate pentru a îndeplini sarcini specifice - cum ar fi detectarea prezenței cancerului sau prezicerea profilului genetic al unei tumori - și tind să funcționeze doar pentru o mână de tipuri de cancer. În schimb, noul model poate îndeplini o gamă largă de sarcini și a fost testat pe 19 tipuri de cancer, conferindu-i o flexibilitate asemănătoare cu cea a modelelor lingvistice de mari dimensiuni, precum ChatGPT.

Potrivit cercetătorilor, noul sistem de inteligență artificială, descris în revista Nature, depășește multe dintre abordările actuale ale inteligenței artificiale pentru diagnosticarea cancerului. În timp ce alte modele AI de fundație pentru diagnosticul medical bazat pe imagini patologice au apărut recent, acesta este considerat a fi primul care prezice rezultatele pacienților și le validează în mai multe grupuri internaționale de pacienți.

„Ambiția noastră a fost să creăm o platformă AI agilă și versatilă, asemănătoare ChatGPT, care să poată efectua o gamă largă de sarcini de evaluare a cancerului", a declarat autorul principal al studiului, Kun-Hsing Yu, profesor asistent de informatică biomedicală la Institutul Blavatnik de la Harvard Medical School. „Modelul nostru s-a dovedit a fi foarte util în mai multe sarcini legate de detectarea cancerului, prognostic și răspuns la tratament în mai multe tipuri de cancer".

Modelul AI, care funcționează prin citirea diapozitivelor digitale ale țesuturilor tumorale, detectează celulele canceroase și prezice profilul molecular al unei tumori pe baza caracteristicilor celulare observate pe imagine, cu o acuratețe superioară celor mai multe sisteme AI actuale. Acesta poate prognoza supraviețuirea pacienților pentru mai multe tipuri de cancer și poate identifica cu precizie caracteristicile țesutului care înconjoară o tumoare - cunoscut și sub numele de micro-mediul tumoral - care sunt legate de răspunsul unui pacient la tratamentele standard, inclusiv chirurgia, chimioterapia, radioterapia și imunoterapia. În cele din urmă, echipa a declarat că instrumentul pare capabil să genereze perspective noi - a identificat caracteristici tumorale specifice despre care nu se știa anterior că sunt legate de supraviețuirea pacienților.

Constatările, a declarat echipa de cercetare, se adaugă la dovezile tot mai numeroase că abordările bazate pe inteligența artificială pot spori capacitatea clinicienilor de a evalua cancerele în mod eficient și precis, inclusiv identificarea pacienților care ar putea să nu răspundă bine la terapiile standard împotriva cancerului.

Noul model, denumit CHIEF (Clinical Histopathology Imaging Evaluation Foundation), a fost antrenat pe 15 milioane de imagini neetichetate împărțite în secțiuni de interes. Ulterior, instrumentul a fost antrenat pe 60 000 de imagini ale unor țesuturi precum plămân, sân, prostată, colorectal, stomac, esofag, rinichi, creier, ficat, tiroidă, pancreas, col uterin, uter, ovare, testicule, piele, țesut moale, glanda suprarenală și vezică urinară. Antrenarea modelului pentru a examina atât secțiuni specifice ale unei imagini, cât și întreaga imagine, i-a permis să facă legătura între modificările specifice dintr-o regiune și contextul general. Potrivit cercetătorilor, această abordare a permis modelului CHIEF să interpreteze o imagine într-un mod mai holistic, luând în considerare un context mai larg, în loc să se concentreze doar pe o anumită regiune.

În urma formării, echipa a testat performanța CHIEF pe mai mult de 19 400 de imagini de pe întreaga planșă din 32 de seturi de date independente colectate de la 24 de spitale și cohorte de pacienți din întreaga lume.

CHIEF a obținut o acuratețe de aproape 94% în detectarea cancerului și a depășit în mod semnificativ abordările AI actuale în 15 seturi de date conținând 11 tipuri de cancer. În cinci seturi de date de biopsie colectate de la cohorte independente, CHIEF a obținut o precizie de 96% pentru mai multe tipuri de cancer, inclusiv esofag, stomac, colon și prostată. Atunci când cercetătorii au testat CHIEF pe diapozitive nevăzute anterior din tumori îndepărtate chirurgical din colon, plămâni, sân, endometru și col uterin, modelul a avut o acuratețe de peste 90 %.

Un model similar cu ChatGPT poate identifica cancerul, recomanda opțiuni de tratament și prognoza ratele de supraviețuire pentru diferite tipuri de cancer.

DIN ACEEASI CATEGORIE...
albeni
comentarii
Adauga un comentariu
Adauga comentariu

Nume*

Comentariu

Trimite

ULTIMA ORA



DIN CATEGORIE

  • TOP CITITE
  • TOP COMENTATE