{"id":45531,"date":"2024-05-24T10:28:29","date_gmt":"2024-05-24T16:28:29","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=45531"},"modified":"2025-10-18T16:08:30","modified_gmt":"2025-10-18T22:08:30","slug":"microsoft-presenta-gigapath-para-obtener-imagenes-de-patologia-de-giga-pixeles","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/microsoft-presenta-gigapath-para-obtener-imagenes-de-patologia-de-giga-pixeles\/","title":{"rendered":"Microsoft presenta GigaPath para obtener im\u00e1genes de patolog\u00eda de giga p\u00edxeles"},"content":{"rendered":"
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GigaPath es un esfuerzo de Microsoft para combinar de manera eficiente la IA con la patolog\u00eda.<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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GigaPath es un enfoque novedoso de Microsoft que permite entrenar transformadores de visi\u00f3n de gran tama\u00f1o para im\u00e1genes de patolog\u00eda de giga p\u00edxeles, al aprovechar un conjunto de datos del mundo real de pacientes con c\u00e1ncer. En marzo de 2024, durante el Foro de investigaci\u00f3n de Microsoft, fue presentado por Naoto Usuyama, GigaPath, definido como el modelo b\u00e1sico para la patolog\u00eda digital. Durante su exposici\u00f3n. Usuyama, que se desempe\u00f1a como investigador principal en Microsoft Research Health Futures, destac\u00f3 el potencial de esta herramienta y su importancia para avanzar en la inteligencia artificial (IA) aplicada en la atenci\u00f3n e investigaci\u00f3n del c\u00e1ncer.<\/p>

Usuyama explica que cuando un paciente tiene sospechas de padecer c\u00e1ncer, una porci\u00f3n peque\u00f1a del \u00f3rgano aparentemente afectado es recolectada y enviada a un laboratorio de patolog\u00eda. En el laboratorio, se prepara la muestra y se crea un portaobjetos patol\u00f3gico, que es examinado bajo un microscopio. Esta visi\u00f3n proporciona informaci\u00f3n clave sobre las caracter\u00edsticas de c\u00e1ncer y sus perfiles, lo cual es esencial para determinar el tratamiento para el paciente.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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\u201cLa patolog\u00eda digital tambi\u00e9n se puede combinar con otra informaci\u00f3n longitudinal multimodal del paciente en IA generativa multimodal para escalar la generaci\u00f3n de evidencia del mundo real a nivel de poblaci\u00f3n\u201d, explicaron Hoifung Poon, director general de Health Futures y Naoto Usuyama, en una entrada de blog de Microsoft publicada en mayo de 2024.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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En este sentido a trav\u00e9s de GigaPath, es posible el modelado de portaobjetos completos. En colaboraci\u00f3n con Providence Health System y la Universidad de Washington, Microsoft ha desarrollado un modelo b\u00e1sico de patolog\u00eda de portaobjetos completos de acceso abiertos, entrenado en m\u00e1s de mil millones de im\u00e1genes de patolog\u00eda de 25X265 en m\u00e1s de 170 mil portaobjetos.<\/p>

Esta tecnolog\u00eda emergente impulsada por IA, mejora las t\u00e9cnicas actuales de im\u00e1genes patol\u00f3gicas, que, aunque son muy detallados su tama\u00f1o es enorme ya que un archivo puede pesar hasta dos de gigabytes. El portaobjetos que se obtiene de este nuevo proceso de GigaPath, es muy peque\u00f1o, mide algunos cent\u00edmetros. \u00a0Esta tecnolog\u00eda logra altos rendimientos al completar tareas est\u00e1ndar de clasificaci\u00f3n y patonom\u00eda del c\u00e1ncer y tareas de visi\u00f3n y lenguaje.<\/p>

Conoce m\u00e1s acerca de este avance en el siguiente enlace: https:\/\/www.microsoft.com\/en-us\/research\/blog\/gigapath-whole-slide-foundation-model-for-digital-pathology\/<\/a><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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MICROSOFT<\/strong><\/p>

https:\/\/www.microsoft.com\/en-us\/research\/quarterly-brief\/mar-2024-brief\/articles\/gigapath-foundation-model-for-digital-pathology\/<\/a><\/p>

https:\/\/www.microsoft.com\/en-us\/research\/blog\/gigapath-whole-slide-foundation-model-for-digital-pathology\/<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

GigaPath es un esfuerzo de Microsoft para combinar de manera eficiente la IA con la patolog\u00eda. GigaPath es un enfoque novedoso de Microsoft que permite entrenar transformadores de visi\u00f3n de gran tama\u00f1o para im\u00e1genes de patolog\u00eda de giga p\u00edxeles, al aprovechar un conjunto de datos del mundo real de pacientes con c\u00e1ncer. En marzo de 2024, durante el Foro de investigaci\u00f3n de Microsoft, fue presentado por Naoto Usuyama, GigaPath, definido como el modelo b\u00e1sico para la patolog\u00eda digital. Durante su exposici\u00f3n. Usuyama, que se desempe\u00f1a como investigador principal en Microsoft Research Health Futures, destac\u00f3 el potencial de esta herramienta y su importancia para avanzar en la inteligencia artificial (IA) aplicada en la atenci\u00f3n e investigaci\u00f3n del c\u00e1ncer. Usuyama explica que cuando un paciente tiene sospechas de padecer c\u00e1ncer, una porci\u00f3n peque\u00f1a del \u00f3rgano aparentemente afectado es recolectada y enviada a un laboratorio de patolog\u00eda. En el laboratorio, se prepara la muestra y se crea un portaobjetos patol\u00f3gico, que es examinado bajo un microscopio. Esta visi\u00f3n proporciona informaci\u00f3n clave sobre las caracter\u00edsticas de c\u00e1ncer y sus perfiles, lo cual es esencial para determinar el tratamiento para el paciente. \u201cLa patolog\u00eda digital tambi\u00e9n se puede combinar con otra informaci\u00f3n longitudinal multimodal del paciente en IA generativa multimodal para escalar la generaci\u00f3n de evidencia del mundo real a nivel de poblaci\u00f3n\u201d, explicaron Hoifung Poon, director general de Health Futures y Naoto Usuyama, en una entrada de blog de Microsoft publicada en mayo de 2024. En este sentido a trav\u00e9s de GigaPath, es posible el modelado de portaobjetos completos. En colaboraci\u00f3n con Providence Health System y la Universidad de Washington, Microsoft ha desarrollado un modelo b\u00e1sico de patolog\u00eda de portaobjetos completos de acceso abiertos, entrenado en m\u00e1s de mil millones de im\u00e1genes de patolog\u00eda de 25X265 en m\u00e1s de 170 mil portaobjetos. Esta tecnolog\u00eda emergente impulsada por IA, mejora las t\u00e9cnicas actuales de im\u00e1genes patol\u00f3gicas, que, aunque son muy detallados su tama\u00f1o es enorme ya que un archivo puede pesar hasta dos de gigabytes. El portaobjetos que se obtiene de este nuevo proceso de GigaPath, es muy peque\u00f1o, mide algunos cent\u00edmetros. \u00a0Esta tecnolog\u00eda logra altos rendimientos al completar tareas est\u00e1ndar de clasificaci\u00f3n y patonom\u00eda del c\u00e1ncer y tareas de visi\u00f3n y lenguaje. Conoce m\u00e1s acerca de este avance en el siguiente enlace: https:\/\/www.microsoft.com\/en-us\/research\/blog\/gigapath-whole-slide-foundation-model-for-digital-pathology\/ BIBLIOGRAF\u00cdA MICROSOFT https:\/\/www.microsoft.com\/en-us\/research\/quarterly-brief\/mar-2024-brief\/articles\/gigapath-foundation-model-for-digital-pathology\/ https:\/\/www.microsoft.com\/en-us\/research\/blog\/gigapath-whole-slide-foundation-model-for-digital-pathology\/<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":45532,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[156,160],"tags":[145],"class_list":["post-45531","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-big-data","category-noticias","tag-noticias"],"aioseo_notices":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/45531","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=45531"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/45531\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media\/45532"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=45531"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=45531"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=45531"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}