Модель навчатиметься на мільярдах зображень та зможе ідентифікувати рідкісні види онкологічних захворювань, які іноді важко діагностувати.
Microsoft працюватиме спільно з компанією Paige, що розробляє цифрові та штучні рішення для лікарів, які проводять лабораторні дослідження рідин і тканин організму для встановлення діагнозу.
Про це повідомляє CNBC
Попри важливу роль цієї спеціалізації у медицині, робочий процес за останні 150 років не змінився — щоб діагностувати рак, наприклад, лікарі зазвичай досліджують шматочок тканини на предметному склі під мікроскопом. Метод перевірений і правильний, але якщо щось пропустити, це може мати жахливі наслідки для пацієнтів.
Paige отримала схвалення від Управління з контролю за якістю харчових продуктів і медикаментів на свій інструмент FullFocus, який дозволяє досліджувати скановані цифрові слайди на екрані замість того, щоб покладатися на мікроскоп.
Компанія також створила модель штучного інтелекту, яка може допомогти діагностам ідентифікувати рак молочної залози, рак товстої кишки та рак простати, і поки — це єдина компанія, яка отримала схвалення FDA для патологів на використання ШІ як додаткового інструменту для виявлення раку передміхурової залози.
Генеральний директор компанії Енді Мойе вважає, що це, ймовірно, пов’язано з великими витратами на зберігання та збір даних. Для оцифровки одного слайда може знадобитися понад гігабайт пам’яті, тож інвестувати в цифрову патологію можуть хіба що заможні академічні центри.
Paige відокремилась від онкологічного центру Слоуна Кеттерінга в Нью-Йорку у 2017 році й, за словами Мойе, володіє «фантастичним масивом даних», що допомогло у створенні ШІ-рішень. Щоб показати масштаб у перспективі: Paige має в 10 разів більше даних, ніж Netflix, із врахуванням усіх фільмів та шоу, які існують на платформі.
Microsoft своєю чергою надає хмарне сховище та суперкомп’ютери для вдосконалення цієї моделі ШІ, а також працює над розробкою нових алгоритмів виявлення та діагностики.
Оригінальна модель Paige використовувала для навчання понад 1 млрд зображень із 500 000 слайдів патологій, утім оновлена версія «на порядки більша, ніж будь-які вже існуючі» — вона навчається на 4 мільйонах слайдів, щоб визначити як поширені, так і рідкісні види раку, які іноді важко діагностувати.
Нині компанія думає над тим, як включити прогнозне моделювання, щоб надати патологам і пацієнтам легкий доступ до інформації про їхні біомаркери та геномні мутації.