Paige 和 微软 最近揭示了临床人工智能在癌症诊断和治疗方面的下一个重大突破：Virchow2 和 Virchow2G，这是其革命性癌症病理学人工智能模型的增强版本。
Virchow2 和 Virchow2G 模型基于 Paige 积累的庞大数据集。Paige 从 45 个国家的 800 多个实验室收集了超过三百万张病理切片，用于训练这些模型。如此庞大的数据量显然是非常有益的。这些数据来自超过 225,000 名患者，所有数据均已去标识化，以创建一个丰富且具有代表性的数据集，涵盖全球所有性别、种族、民族和地区。
这些模型真正令人瞩目的地方在于它们的范围。它们涵盖了 40 多种不同的组织类型和各种染色方法，使其适用于广泛的癌症诊断。Virchow2G 拥有 18 亿个参数，是迄今为止创建的最大病理模型，并在人工智能训练、规模和性能方面设定了新标准。
正如 Paige 的创始人兼首席科学家 Thomas Fuchs 博士所评论的：“我们才刚刚开始挖掘这些基础模型在通过计算病理学革命性地改变我们对癌症理解方面的潜力。”他相信这些模型将显著改善病理学家的未来，并认为这项技术正在成为诊断、靶向药物和个性化患者护理进步的重要一步。
同样，Paige 的技术高级副总裁 Razik Yousfi 表示，这些模型不仅使精准医疗成为现实，还提高了癌症诊断的准确性和效率，并推动了病理学和患者护理的可能性边界。
那么，这与今天的癌症诊断有什么关系呢？Paige 开发了一款临床人工智能应用，病理学家可以使用它来识别 40 多种组织类型中的癌症。该工具可以更快、更准确地识别潜在危险区域。换句话说，在这个工具的帮助下，诊断过程变得更加高效，错误率更低，即使是对于罕见癌症。
除了诊断，Paige 还创建了可以惠及生命科学和制药公司的人工智能模块。这些工具可以帮助治疗靶向、标志物识别和临床试验设计，可能导致更成功的试验和新疗法的更快开发。
对研究人员来说，好消息是，Virchow2 现已在 Hugging Face 上提供，供非商业研究使用，而整个人工智能模块套件现在可供商业使用。这种可及性可能加速科学界在癌症研究和治疗方面的进展。
总之，最近推出的人工智能模型代表了抗击癌症的重大进展。Paige 和微软通过将数据的力量与最先进的人工智能技术相结合，走上了正确的道路。这些公司为更准确的癌症预测创造了新的机会，为肿瘤学中的量身定制解决方案和创新研究铺平了道路。
(照片由 国家癌症研究所 提供)
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