نشرت مجلة Nature Communications دراسة عن نموذج ذكاء اصطناعي متقدم يستهدف تحسين التحليل الآلي للصور المرضية. النموذج المسمى ALPaCA، مصمم للإجابة على الأسئلة المتعلقة بالشرائح المرضية الكاملة عبر أنواع سرطانات وأنسجة متنوعة.
يختلف ALPaCA عن الأنظمة السابقة بقدرته على معالجة صور شرائح مرضية ضخمة بدقة عالية جداً، بما يسمح بتقييم شامل عبر أجزاء مختلفة من الشريحة ومستويات تكبير متعددة. يعتمد النموذج على تقنيات معقدة تجمع بين محول بصري نصي متقدم وآلية تصنيف احتمالية وقاعدة نموذج Llama3.1.
تم تدريب النموذج على ما يقارب 36 ألف صورة مرضية مع وصفات منقحة و341 ألف زوج أسئلة وإجابات مستخرجة من قواعد بيانات طبية عالمية. حقق النموذج دقة تجاوزت 90% في الاختبارات الداخلية، والحفاظ على دقة تتراوح بين 77 و82% عند اختباره على مجموعات بيانات خارجية مستقلة.
أثبتت تقييمات أجراها متخصصون في الأمراض قدرة النموذج على التفكير السليم على مستوى الشريحة الكاملة. يضيف البحث أن النموذج قابل للتخصص والضبط الدقيق بحسب أنواع أمراض أو أنسجة محددة، مما يفتح آفاقاً لتطبيقات متعددة في التشخيص المتخصص.
Comments (0)
No comments yet. Be the first.