Este modelo, con su 95% de precisión, sería clave para examinar imágenes de diversos tipos de cáncer y facilitar el trabajo de los patólogos.
Un equipo de las universidades Air Force Medical y Tsinghua, en colaboración son la compañía SenseTime, desarrollaron un modelo de inteligencia artificial (IA) capaz de examinar imágenes médicas de más de 20 órganos humanos, incluyendo pulmones, senos e hígado. Este gran de modelo de lenguaje (LLM, en inglés) es conocido como PathOrchestra y representa una de las herramientas de asistencia basados en IA más potentes desarrollados en China. Este modelo sería capaz de leer diversos tipos de imágenes médicas de cáncer.
PathOrchestra fue creado a partir de datos de pacientes en China, y se trata de la data set doméstico más grande del país con alrededor de 300 mil imágenes de patología digital en portaobjetos, lo que representa hasta 300 terabytes de datos.
De esta forma, este modelo puede ayudar al diagnóstico o predicción de diversos tipos de cáncer, a diferencia de la mayoría de los modos que son específicos para ciertos tipos de cáncer u otras enfermedades.
Los investigadores detallaron que utilizaron un método de aprendizaje autosupervisado, en el cual el modelo aprende de manera cruzada para así analizar más de 20 órganos diferentes. De esta forma logró completar una gran cantidad de tareas clínicas como la clasificación de tipos de cáncer, identificación y detección de lesiones, diferenciación de múltiples subtipos de cáncer y la evaluación de biomarcadores.
En cuanto a precisión PathOrchestra ha logrado una tasa de precisión superior al 95% en casi 50 tareas clínicas incluyendo el diagnóstico de subtipos de linfoma o la detección de cáncer de vejiga.
Este modelo sería una herramienta clave para aligerar la carga de trabajo de los patólogos y aumentar la eficiencia en la revisión de imágenes médicas. Además, con el paso del tiempo podría mejorarse su porcentaje de precisión.
