Microsoft se podílí na nejobsáhlejší umělé inteligenci na světě pro diagnostiku rakoviny
Microsoft společně s poskytovatelem digitální patologie, společností Paige, oznámila záměr vytvořit nejobsáhlejší umělou inteligenci založenou na obrazech na světě pro identifikaci rakoviny.
Tato umělá inteligence je vyškolena na nepředstavitelném množství dat zahrnujícím miliardy obrázků, což zahrnuje jak běžné, tak vzácné druhy rakoviny, které jsou obvykle obtížné diagnostikovat. Výzkumníci doufají, že tato technologie nakonec pomůže lékařům, kteří se potýkají s nedostatkem personálu a rostoucím počtem pacientů.
Společnost Paige vyvíjí digitální a umělou inteligenci jako řešení pro patology, kteří provádějí laboratorní testy na tělních tekutinách a tkáních pro stanovení diagnózy. Tato specializace hraje klíčovou roli při určování léčby pacienta.
Dle portálu CNBC se digitální patologie ukázala jako drahá, přičemž digitalizace jednoho mikroskopického preparátu může vyžadovat přes jeden gigabite úložného místa. Společnost Paige se snaží digitalizovat práci patologů, aby zvýšila přesnost a efektivitu v oboru. Jedním z produktů je nástroj FullFocus, který získal schválení od Amerického úřadu pro kontrolu potravin a léčiv (FDA) a umožňuje patologům zkoumat naskenované digitální preparáty na obrazovce místo používání mikroskopu.
Deník FoxNews uvádí, že Paige také vyvinula model umělé inteligence, který pomáhá patologům identifikovat některé typy rakoviny, jako je rakovina prsu, rakovina tlustého střeva a rakovina prostaty na obrazovce.
Zatímco původní model Paige používal více než miliardu obrázků z 500 000 preparátů, nový model postavený s pomocí Microsoftu je podstatně větší. Model trénuje na 4 milionech preparátů pro identifikaci běžných i vzácných druhů rakoviny, což může být obtížné. Paige tvrdí, že jde o největší model počítačového vidění, který byl dosud veřejně oznámen.
Tato spolupráce by mohla radikálně změnit diagnostiku rakoviny a pomoci zlepšit přesnost patologických vyšetření. Umělá inteligence může pomoci patologům a pacientům získat snadný přístup k informacím o jejich biomarkerech a genetických mutacích.