Модель будет учиться на миллиардах изображений и сможет идентифицировать редкие виды онкологических заболеваний, которые иногда трудно диагностировать.
Microsoft будет работать совместно с компанией Paige, разрабатывающей цифровые и искусственные решения для врачей, проводящих лабораторные исследования жидкостей и тканей организма для установления диагноза. Несмотря на важную роль в медицине, рабочий процесс в этой специализации за последние 150 лет не изменился — чтобы диагностировать рак, например, врачи обычно исследуют кусочек ткани на предметном стекле под микроскопом. Метод проверенный и правильный, но если что-то упустить, это может иметь ужасные последствия для пациентов.
Paige получила одобрение от Управления по контролю за качеством пищевых продуктов и медикаментов на свой инструмент FullFocus, который позволяет исследовать сканированные цифровые слайды на экране вместо того, чтобы полагаться на микроскоп. Компания также создала модель искусственного интеллекта, которая может помочь диагностам идентифицировать рак молочной железы, рак толстой кишки и рак простаты, и пока — это единственная компания, получившая одобрение FDA для патологов на использование ИИ в качестве дополнительного инструмента для выявления рака предстательной железы.
Генеральный директор компании Энди Мойе считает, что это, вероятно, связано с большими затратами на хранение и сбор данных. Для оцифровки одного слайда может понадобиться свыше гигабайта памяти, так что инвестировать в цифровую патологию могут разве что обеспеченные академические центры.
Paige отделилась от онкологического центра Слоуна Кеттеринга в Нью-Йорке в 2017 году и, по словам Мойе, владеет «фантастическим массивом данных», что помогло в создании ИИ-решений. Чтобы показать масштаб в перспективе: Paige имеет в 10 раз больше данных, чем Netflix, с учетом всех существующих на платформе фильмов и шоу.
Microsoft в свою очередь предоставляет облачное хранилище и суперкомпьютеры для усовершенствования этой модели ИИ, а также работает над созданием новых алгоритмов обнаружения и диагностики.
Оригинальная модель Paige использовала для обучения более 1 млрд изображений из 500 000 слайдов патологий, впрочем, обновленная версия «на порядки больше, чем любые уже существующие» — она учится на 4 миллионах слайдов, чтобы определить как распространенные, так и редкие виды рака, которые иногда тяжело диагностировать.
Сейчас компания думает над тем, как включить прогнозное моделирование, чтобы предоставить патологам и пациентам легкий доступ к информации об их биомаркерах и геномных мутациях.
Источник: CNBC
Favbet Tech – это IT-компания со 100% украинской ДНК, которая создает совершенные сервисы для iGaming и Betting с использованием передовых технологий и предоставляет доступ к ним. Favbet Tech разрабатывает инновационное программное обеспечение через сложную многокомпонентную платформу, способную выдерживать огромные нагрузки и создавать уникальный опыт для игроков. IT-компания входит в группу компаний FAVBET.