全球首個全切片數(shù)字病理學(xué)模型Prov-GigaPath問世

　　近日，全球首個全切片數(shù)字病理學(xué)模型Prov-GigaPath正式發(fā)布，這一創(chuàng)新模型在癌癥亞型分類和突變預(yù)測方面顯著提高了病理診斷的準(zhǔn)確性。GigaPath模型采用了兩階段的級聯(lián)結(jié)構(gòu)，并結(jié)合了微軟研究院近期開發(fā)的LongNet架構(gòu)，有效解決了處理和理解十億像素級別圖像的難題。

　　Prov-GigaPath模型從Providence旗下28家美國醫(yī)院的3萬名病人和17萬張全切片數(shù)字病理學(xué)圖片中汲取數(shù)據(jù)，進(jìn)行深入訓(xùn)練，總計涵蓋了13億張病理學(xué)圖塊。訓(xùn)練結(jié)果顯示，Prov-GigaPath在26個任務(wù)中的25個任務(wù)上實現(xiàn)了最先進(jìn)的性能，與排名第二的方法相比，在18個任務(wù)上有顯著改進(jìn)。

　　在突變預(yù)測方面，Prov-GigaPath在TCGA數(shù)據(jù)集上EGFR突變預(yù)測任務(wù)中表現(xiàn)尤為出色，與排名第二的模型相比，AUROC提高了23.5%，AUPRC提高了66.4%。這一突破性成果為病理診斷提供了更加準(zhǔn)確和可靠的工具，推動了癌癥診斷和治療的進(jìn)步。

　　Prov-GigaPath完全開放權(quán)重，包括源代碼和預(yù)訓(xùn)練的模型權(quán)重 。