Dạy AI nói ngôn ngữ bệnh học

Một nghiên cứu công bố trên tạp chí Nature Medicine mô tả PRISM2, một mô hình nền tảng (foundation model) dành cho lĩnh vực giải phẫu bệnh, được phát triển bởi các nhà nghiên cứu từ Microsoft Research và Paige, nay là một phần của Tempus. Mô hình này được huấn luyện trên cả hình ảnh mô bệnh học lẫn ngôn ngữ trích xuất từ các báo cáo giải phẫu bệnh thực tế, nhằm học hỏi từ khối lượng lớn dữ liệu văn bản. Trong quá trình thử nghiệm, PRISM2 đạt hiệu suất tương đương hoặc vượt trội so với các hệ thống chuyên biệt phát hiện ung thư trong việc phát hiện ung thư tuyến tiền liệt, ung thư vú và di căn hạch bạch huyết ở bệnh ung thư vú, mà không cần xây dựng các mô hình riêng biệt cho từng nhiệm vụ. Toàn bộ trọng số của mô hình đã được công khai trên Hugging Face. Giải phẫu bệnh đóng vai trò then chốt trong nhiều chẩn đoán ung thư, trong khi phần lớn các hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) hiện nay chỉ phục vụ một mục đích duy nhất; PRISM2 hỗ trợ phạm vi nhiệm vụ rộng hơn thông qua một mô hình duy nhất có khả năng phản hồi theo lời nhắc (prompt). Mô hình kết hợp hình ảnh giải phẫu bệnh với thông tin trích xuất từ báo cáo, tạo ra hàng triệu cặp câu hỏi-đáp nhằm liên kết các phát hiện trực quan với ngôn ngữ chẩn đoán. Khác với các mô hình nền tảng trước đây vốn chỉ tập trung vào biểu diễn thị giác, PRISM2 kết nối các mẫu hình thị giác với ngôn ngữ lâm sàng ngay từ đầu.