Opettaminen tekoälyä puhumaan patologian kieltä

Nature Medicine -lehdessä julkaistu tutkimus kuvailee PRISM2:ta, patologian perusmallia, jonka ovat kehittäneet Microsoft Researchin ja Paigen tutkijat; Paige on nykyään osa Tempusta. Malli on koulutettu sekä Kudoskuvilla että oikeista patologiaraporteista johdetulla kielellä, ja sen tavoitteena on oppia suurista tekstiaineistoista. Testeissä PRISM2 vastasi tai ylitti erikoistuneiden syövän havaitsemisjärjestelmien suorituskyvyn eturauhassyövän, rintasyövän ja rintarauhasen imusolmukemetastaasien havaitsemisessa ilman, että jokaista tehtävää varten luotiin erillistä mallia. Mallin täydet painoarvot ovat julkisesti saatavilla Hugging Facessa. Patologia on keskeisessä asemassa monissa syöpädiagnooseissa, ja useimmat nykyiset tekoälyjärjestelmät ovat yksitoimintoisia; PRISM2 tukee laajempaa tehtävävalikoimaa yhden mallin avulla, joka vastaa kehotteisiin. Malli yhdistää patologiakuvat raporttipohjaiseen tietoon ja luo miljoonia kysymys-vastaus-esimerkkejä yhdistääkseen visuaaliset löydökset diagnostiseen kieleen. Toisin kuin aiemmat perusmallit, jotka keskittyivät visuaalisiin esityksiin, PRISM2 yhdistää visuaaliset kaavat kliiniseen kieleen alusta alkaen.