«`html
Диагностика и лечение рака: цифровая патология и искусственный интеллект
Цифровая патология и искусственный интеллект в клинической практике
Для диагностики и лечения рака необходимо проведение патологического исследования тканей. Цифровые версии гистологических слайдов постепенно заменяют старые слайды для световой микроскопии, что позволяет использовать вычислительную патологию в клинической практике. Используя цифровые изображения всего слайда в сочетании с искусственным интеллектом, вычислительная патология помогает в диагностике, характеристике и понимании заболеваний. Первая система искусственного интеллекта в патологии, получившая одобрение FDA, была представлена в 2021 году, и новые исследования направлены на расшифровку обычных цифровых изображений всего слайда для предсказания и оценки терапевтического ответа.
Значение больших нейронных сетей и обобщения данных
Построение масштабных глубоких нейронных сетей, называемых фундаментальными моделями, является ключевым компонентом улучшения производительности моделей компьютерного зрения. Для развития фундаментальных моделей используется класс алгоритмов, называемый самообучением, который позволяет обобщать данные для различных задач прогнозирования. Эти модели имеют потенциал использоваться для широкого спектра важных задач, включая предсказание рака, субтипирование, количественную оценку биомаркеров, предсказание терапевтического ответа и другие.
Важность обучения на больших наборах данных
Исследования показывают, что производительность фундаментальных моделей сильно зависит от размера набора данных и самой модели. Несмотря на трудности собрать большие наборы данных для патологии, некоторые исследования использовали наборы данных с миллионами изображений для обучения фундаментальных моделей. Это вдохновляющие результаты, которые открывают путь для дальнейшего развития вычислительной патологии.
Важность Virchow2 и Virchow2G для вычислительной патологии
Virchow2 и Virchow2G — это второе поколение фундаментальных моделей для вычислительной патологии, разработанных исследователями Microsoft и Paige. Они показали превосходные результаты в обнаружении мельчайших деталей в архитектуре и форме клеток, а также в предсказании активности генов. Это подтверждает надежность этих моделей в вычислительной патологии и вдохновляет оптимизмом для будущего диагностики и лечения рака.
«`
