GigaPath es un esfuerzo de Microsoft para combinar de manera eficiente la IA con la patología.
GigaPath es un enfoque novedoso de Microsoft que permite entrenar transformadores de visión de gran tamaño para imágenes de patología de giga píxeles, al aprovechar un conjunto de datos del mundo real de pacientes con cáncer. En marzo de 2024, durante el Foro de investigación de Microsoft, fue presentado por Naoto Usuyama, GigaPath, definido como el modelo básico para la patología digital. Durante su exposición. Usuyama, que se desempeña como investigador principal en Microsoft Research Health Futures, destacó el potencial de esta herramienta y su importancia para avanzar en la inteligencia artificial (IA) aplicada en la atención e investigación del cáncer.
Usuyama explica que cuando un paciente tiene sospechas de padecer cáncer, una porción pequeña del órgano aparentemente afectado es recolectada y enviada a un laboratorio de patología. En el laboratorio, se prepara la muestra y se crea un portaobjetos patológico, que es examinado bajo un microscopio. Esta visión proporciona información clave sobre las características de cáncer y sus perfiles, lo cual es esencial para determinar el tratamiento para el paciente.
“La patología digital también se puede combinar con otra información longitudinal multimodal del paciente en IA generativa multimodal para escalar la generación de evidencia del mundo real a nivel de población”, 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 través de GigaPath, es posible el modelado de portaobjetos completos. En colaboración con Providence Health System y la Universidad de Washington, Microsoft ha desarrollado un modelo básico de patología de portaobjetos completos de acceso abiertos, entrenado en más de mil millones de imágenes de patología de 25X265 en más de 170 mil portaobjetos.
Esta tecnología emergente impulsada por IA, mejora las técnicas actuales de imágenes patológicas, que, aunque son muy detallados su tamaño 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 pequeño, mide algunos centímetros. Esta tecnología logra altos rendimientos al completar tareas estándar de clasificación y patonomía del cáncer y tareas de visión y lenguaje.
Conoce más acerca de este avance en el siguiente enlace: https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/gigapath-whole-slide-foundation-model-for-digital-pathology/
