Investigadores de la Facultad de Medicina de Harvard han presentado un nuevo modelo de IA llamado JEFE (Fundación de Evaluación de Imágenes de Histopatología Clínica), que puede diagnosticar y predecir los resultados de múltiples tipos de cáncer con una precisión notable.
Según el estudio, CHIEF supera a los sistemas de IA existentes, logrando una “precisión del 96%” en la detección de cáncer para 19 tipos diferentes de cáncer. Los investigadores comparan la versatilidad de CHIEF con la de ChatGPT, el modelo de lenguaje que ha llamado la atención por su capacidad para abordar una amplia gama de tareas.
CHIEF es básicamente un modelo AI Vision muy especializado, uno que puede comprender entradas visuales, entrenado para ser muy detallado en imágenes de células cancerosas en lugar del enfoque generalista que vemos en modelos tradicionales como GPT-4V o LlaVA.
Entonces, en lugar de recibir entrenamiento para reconocer elementos generales como “gatos” o “naranjas”, CHIEF fue entrenado en un conjunto de datos multimodal masivo, que incluye 15 millones de imágenes sin etiquetar y 60.000 imágenes en diapositivas de tejidos completos de 19 sitios anatómicos diferentes.
“A través de un entrenamiento previo en 44 terabytes de conjuntos de datos de imágenes de patología de alta resolución, CHIEF extrajo representaciones microscópicas útiles para la detección de células cancerosas, la identificación del origen del tumor, la caracterización del perfil molecular y la predicción de pronóstico”, indica la investigación.
El enfoque parece funcionar mejor de lo esperado. “Nuestra ambición era crear una plataforma de inteligencia artificial similar a ChatGPT, ágil y versátil, capaz de realizar una amplia gama de tareas de evaluación del cáncer. » dicho El autor principal del estudio, Kun-Hsing Yu, “nuestro modelo ha demostrado ser muy útil en múltiples tareas relacionadas con la detección, el pronóstico y la respuesta al tratamiento del cáncer para varios tipos de cáncer. »
Los investigadores probaron CHIEF en más de 19.400 imágenes de 32 conjuntos de datos independientes recopilados en todo el mundo y superó a los métodos de IA de última generación hasta en un 36,1 % en estas tareas. También fue más preciso a la hora de separar a los pacientes con tasas de supervivencia altas y bajas y pudo proporcionar información precisa sobre las diferentes muestras de tejido analizadas.
Los investigadores planean perfeccionar aún más CHIEF capacitándolo con imágenes de enfermedades raras, afecciones no cancerosas y tejidos precancerosos para mejorar su precisión. También esperan alimentar el modelo con más datos para que pueda identificar mejor la agresividad del cáncer y predecir los efectos de nuevos tratamientos.
El papel cada vez mayor de la IA en la detección del cáncer y más allá
Los investigadores llevan algún tiempo aprovechando la IA para avanzar en la detección, el diagnóstico y el tratamiento del cáncer y otras enfermedades.
Por ejemplo, los investigadores de Cambridge introdujeron EMylNET, un modelo de inteligencia artificial que utiliza datos de ADN de muestras de tejido para detectar 13 tipos de cáncer con una tasa de precisión del 98%. EMylNET, formado con más de 6.000 muestras de tejido, destaca el potencial de la IA en la identificación temprana del cáncer a través de la metilación del ADN, que desempeña un papel crucial en el crecimiento del cáncer.
Otro modelo anterior llamado CancerGPT (no inventamos ese nombre) utilizó un modelo lingüístico grande para predecir cómo las combinaciones de medicamentos pueden afectar los tejidos raros en pacientes con cáncer. Demostró que los modelos previamente entrenados pueden ser invaluables cuando los datos estructurados y las muestras son escasos. CancerGPT puede generalizar predicciones y aprovechar investigaciones médicas anteriores para ofrecer información significativa, aunque los investigadores todavía estaban preocupados por posibles alucinaciones de la IA.
Google e iCAD también se han asociado para utilizar la IA para mejorar la detección del cáncer. Su sistema impulsado por IA superó a los radiólogos expertos en términos de precisión, proporcionando una solución viable en medio de una escasez global de radiólogos y mejorando la accesibilidad a exámenes de detección de cáncer de mama que salvan vidas.
Y, finalmente, los neurocirujanos utilizan otra tecnología de inteligencia artificial llamada Sturgeon para ayudar a diagnosticar tumores del sistema nervioso central en tiempo real con una precisión del 90%.
CHIEF es de código abierto y está disponible para descargar en el sitio web del proyecto. página de GitHub para que los investigadores (o cualquier otra persona) puedan tomar sus propias imágenes y ejecutarlas localmente.
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