Yapay Zekaya Patoloji Dilini Öğretmek

Nature Medicine dergisinde yayınlanan bir çalışma, Microsoft Research ve Paige (şu anda Tempus bünyesinde) araştırmacıları tarafından geliştirilen bir patoloji temel modeli olan PRISM2'yi anlatıyor. Model, hem doku görüntüleri hem de gerçek patoloji raporlarından türetilen dil üzerinde eğitilmiş olup, büyük metin verilerinden öğrenmeyi amaçlamaktadır. Testlerde PRISM2, prostat kanseri, meme kanseri ve meme lenf nodu metastazı tespiti için özel kanser tespit sistemlerinin performansına eşit veya daha iyi performans göstermiş ve her görev için ayrı modeller oluşturmamıştır. Modelin tam ağırlıkları Hugging Face üzerinde herkese açık olarak sunulmaktadır. Patoloji, birçok kanser teşhisinin merkezinde yer alır ve mevcut yapay zeka sistemlerinin çoğu tek amaçlıdır; PRISM2, istemlere yanıt veren tek bir model aracılığıyla daha geniş bir görev yelpazesini destekler. Model, patoloji görüntülerini raporlardan elde edilen bilgilerle eşleştirerek, görsel bulguları tanısal dille ilişkilendiren milyonlarca soru-cevap örneği oluşturur. Görsel temsillere odaklanan önceki temel modellerin aksine, PRISM2 görsel kalıpları baştan itibaren klinik dille ilişkilendirir.