微软与Paige合作建立建立世界上最大的人工智能模型,用于识别癌症
9月10日消息,微软宣布将与数字病理学提供商Paige合作,建立世界上最大的基于图像的人工智能模型,用于识别癌症。
新闻稿显示,该人工智能模型正在针对“前所未有的数据量”进行训练,其中包括数十亿张图像。
据介绍,它可以识别常见的癌症和难以诊断的罕见癌症,研究人员希望它最终能够帮助医生应对人手不足以及病患数量不断增加的问题。
微软宣布与Paige合作建立世界最大的基于图像的AI模型,旨在识别检测癌症
Paige为病理学家开发了数字和AI驱动的解决方案,这些医生对体液和组织进行实验室测试以做出诊断。
“只有在病理学家说有癌症之前,你才有癌症。这是整个医学体系中的关键一步”,Paige的联合创始人兼首席科学家托马斯・富克斯在接受CNBC采访时表示。
富克斯表示,病理学家的工作流程在过去的150年里几乎没有改变。例如,为了诊断癌症他们会在显微镜下观察玻片上的一片组织。虽然这种方法经过验证并非常成熟,但如果期间漏掉了什么则可能会对患者造成严重后果。
因此,Paige一直在努力将病理学家的工作流程数字化,以提高该专业领域的准确度和效率。
查询发现,Paige的FullFocus已获得美国食品和药物管理局(FDA)的批准,它可以帮助病理学家直接屏幕上查看数字幻灯片而无需依赖显微镜。
此外,Paige还建立了一个AI模型,可以帮助病理学家在屏幕上识别乳腺癌、结肠癌和前列腺癌。
实际上,Paige是唯一一个获得FDA批准,让病理学家将AI作为辅助工具用于识别前列腺癌的公司。其CEO安迪・莫伊表示,这在一定程度上可能是因为与存储成本和数据收集相关的障碍。
数字化单个幻灯片可能需要超过1GB的存储空间,因此大规模数据收集的相关基础设施和成本会迅速增加。福斯说,对于较小的卫生系统来说,存储成本可能会成为一大阻碍,这就是为什么历来只有富裕的学术中心才能够投资于数字化病理学的原因。
为了说明其规模之大,Paige表示其拥有的数据比Netflix多10倍,包括平台上存在的所有节目和电影。但是为了扩大运营并建立一个可以识别更多癌症类型的AI工具,Paige选择求助于微软。
近一年半来,Paige一直在使用微软的云存储和超级计算基础设施来构建一个先进的新AI模型。
据称,Paige最初的AI模型使用了来自50万张病理切片的超过10亿张图像,但福斯表示,该公司与微软合作开发的模型“比现有的任何东西都要大几个数量级”。该模型正在使用400万张幻灯片进行训练,以识别常见的和罕见的癌症,这些癌症往往很难诊断。Paige表示,这是有史以来宣布的最大型的计算机视觉模型。
新闻稿显示,该人工智能模型正在针对“前所未有的数据量”进行训练,其中包括数十亿张图像。
据介绍,它可以识别常见的癌症和难以诊断的罕见癌症,研究人员希望它最终能够帮助医生应对人手不足以及病患数量不断增加的问题。
微软宣布与Paige合作建立世界最大的基于图像的AI模型,旨在识别检测癌症
Paige为病理学家开发了数字和AI驱动的解决方案,这些医生对体液和组织进行实验室测试以做出诊断。
“只有在病理学家说有癌症之前,你才有癌症。这是整个医学体系中的关键一步”,Paige的联合创始人兼首席科学家托马斯・富克斯在接受CNBC采访时表示。
富克斯表示,病理学家的工作流程在过去的150年里几乎没有改变。例如,为了诊断癌症他们会在显微镜下观察玻片上的一片组织。虽然这种方法经过验证并非常成熟,但如果期间漏掉了什么则可能会对患者造成严重后果。
因此,Paige一直在努力将病理学家的工作流程数字化,以提高该专业领域的准确度和效率。
查询发现,Paige的FullFocus已获得美国食品和药物管理局(FDA)的批准,它可以帮助病理学家直接屏幕上查看数字幻灯片而无需依赖显微镜。
此外,Paige还建立了一个AI模型,可以帮助病理学家在屏幕上识别乳腺癌、结肠癌和前列腺癌。
实际上,Paige是唯一一个获得FDA批准,让病理学家将AI作为辅助工具用于识别前列腺癌的公司。其CEO安迪・莫伊表示,这在一定程度上可能是因为与存储成本和数据收集相关的障碍。
数字化单个幻灯片可能需要超过1GB的存储空间,因此大规模数据收集的相关基础设施和成本会迅速增加。福斯说,对于较小的卫生系统来说,存储成本可能会成为一大阻碍,这就是为什么历来只有富裕的学术中心才能够投资于数字化病理学的原因。
为了说明其规模之大,Paige表示其拥有的数据比Netflix多10倍,包括平台上存在的所有节目和电影。但是为了扩大运营并建立一个可以识别更多癌症类型的AI工具,Paige选择求助于微软。
近一年半来,Paige一直在使用微软的云存储和超级计算基础设施来构建一个先进的新AI模型。
据称,Paige最初的AI模型使用了来自50万张病理切片的超过10亿张图像,但福斯表示,该公司与微软合作开发的模型“比现有的任何东西都要大几个数量级”。该模型正在使用400万张幻灯片进行训练,以识别常见的和罕见的癌症,这些癌症往往很难诊断。Paige表示,这是有史以来宣布的最大型的计算机视觉模型。
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