Nature | 微软研究院/华盛顿大学等合作推出基于真实世界数据的数字病理学全切片AI模型

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数字病理学利用高分辨率图像和自动化分析技术， 可 显著提升癌症诊断的准确性和效率，并且支持远程会诊和便捷的数据存储检索，对病例回顾和研究具有重要价值。 然而，这一领域也面临着处理十亿像素图像的计算挑战，并且传统模型忽略了切片的全局背景信息。 微软 研究院 、华盛顿大学和 Providence Genomics公司合作进行了 一项数字病理学研究， 以克服在癌症诊断领域全面实施人工智能 （ AI ） 的一些障碍 。 基于 Providence卫生网络 的 171189张全切片中的13亿张病理图像数据 ，研究团队构建了一个 全切片 病理AI基础模型Prov-GigaPath ，可以读取整个切片的模式，以提高对患者特定癌症突变及其亚型的预测，以及肿瘤微环境可能对不同疗法的影响 。分析显示，Prov-GigaPath可以准确地完成17个典型病理任务和9个亚型任务，包括预测泛癌基因突变，并优 ………………………………