Paige和微软公布了癌症诊断和治疗临床人工智能的下一个重大突破：Virchow2 和 Virchow2G，这是其革命性的癌症病理学人工智能模型的增强版本。
Virchow2 和 Virchow2G 模型基于 Paige 积累的庞大数据集。Paige 收集了来自 45 个国家/地区 800 多个实验室的 300 多万张病理切片，并以此为基础训练模型。如此大量的数据无疑大有裨益。这些数据来自 225,000 多名患者，所有患者均已匿名化，从而创建了一个丰富且具有代表性的数据集，涵盖全球所有性别、种族、民族和地区。
这些模型真正引人注目的地方在于其适用范围。它们涵盖了 40 多种不同的组织类型和各种染色方法，因此适用于广泛的癌症诊断。Virchow2G拥有 18 亿个参数，是有史以来最大的病理模型，并在 AI 训练、规模和性能方面树立了新标准。
正如 Paige 创始人兼首席科学家 Thomas Fuchs 博士所说：“我们才刚刚开始利用这些基础模型，通过计算病理学彻底改变我们对癌症的认识。”他相信这些模型将大大改善病理学家的未来，并同意这项技术正在成为诊断、靶向药物和定制患者护理发展的重要一步。
同样，Paige 的技术高级副总裁 Razik Yousfi 表示，这些模型不仅使精准医疗成为现实，而且还提高了癌症诊断的准确性和效率，并突破了病理学和患者护理的可能性界限。
那么，这与当今的癌症诊断有何关系?Paige 开发了一款临床 AI 应用程序，病理学家可以使用它来识别 40 多种组织类型中的癌症。该工具可以更快、更准确地识别潜在危险区域。换句话说，借助此工具，诊断过程变得更高效，更不容易出错，即使是罕见癌症也是如此。
除了诊断之外，Paige 还创建了可造福生命科学和制药公司的 AI 模块。这些工具可帮助治疗靶向、生物标志物识别和临床试验设计，从而有可能带来更多成功的试验并加快新疗法的开发。
对于研究人员来说，好消息是 Virchow2 可以在 Hugging Face 上用于非商业研究，而整套 AI 模块现在可供商业使用。这种可访问性可以加速整个科学界在癌症研究和治疗方面的进步。
总而言之，最近推出的人工智能模型代表了抗击癌症的重大进步。Paige 和微软选择了正确的道路，将数据的力量与最先进的人工智能技术相结合。这些公司为更准确的癌症预测创造了新的机会，为肿瘤学的定制解决方案和创新研究铺平了道路。
