El CEO de Microsoft, Satya Nadella, habla durante la conferencia Microsoft Build en la Convención de Seattle… [+] Center Summit Building en Redmond, Washington, el 21 de mayo de 2024. (Foto de Jason Redmond / AFP) (Foto de JASON REDMOND/AFP vía Getty Images)
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Microsoft está profundizando aún más en la medicina clínica, como lo demuestra el anuncio de hoy que destaca el desarrollo por parte de la compañía de un modelo básico para patología en asociación con Providence y la Universidad de Washington. Específicamente, la compañía ha aprovechado su importante trabajo y progreso con la IA generativa para lanzar GigaPath, el primer modelo básico de diapositiva completa para patología digital que ha sido previamente entrenado con datos del mundo real.
El proceso de transformar un portaobjetos de microscopía estándar de tejido tumoral en una imagen digital de alta resolución está ampliamente disponible. Sin embargo, el análisis que se lleva a cabo después de digitalizar estas diapositivas es crucial, ya que las imágenes a menudo contienen millones de puntos de datos clave de diagnóstico y pronóstico. Herramientas como GigaPath pueden transformar significativamente este proceso al realizar análisis de diapositivas completas para extraer información pertinente.
En un estudio publicado en la revista Naturaleza, Los innovadores detrás de GigaPath explican la investigación y una variedad de aplicaciones para el análisis de imágenes patológicas de la herramienta. Por ejemplo, el estudio encontró que la herramienta mejoró la subtipificación del cáncer para nueve tipos principales de cáncer y superó a todos los enfoques competitivos en subtipificación. Otro parámetro de investigación fue probar la eficacia de una imagen en diapositiva para determinar si un tumor presenta mutaciones genéticas; GigaPath volvió a alcanzar altas calificaciones de rendimiento en 17 de 18 tareas relacionadas con este tema.
Hoifung Poon, director general de Microsoft Health Futures, explica con entusiasmo que herramientas como GigaPath y el trabajo detrás del modelo básico que lo impulsa brindan oportunidades para aumentar la productividad y la creatividad. El primero se refiere a la cantidad de tiempo y esfuerzo que este tipo de tecnología puede potencialmente ahorrar a los patólogos al ayudarlos a automatizar tareas rutinarias; el segundo se refiere al hecho de que herramientas como esta pueden potencialmente desbloquear nuevos niveles de conocimiento y conexiones que pueden no ser visibles únicamente a simple vista, dada la amplia capacitación y los puntos de datos en los que se basan estos modelos.
Jonathan Carlson, director general de investigación de Health Futures, explica además que las aplicaciones clínicas de esta tecnología son infinitas, especialmente a medida que surgen nuevas formas de conectar características morfológicas y genéticas. De manera integral, esta tecnología allana el camino para nuevos y audaces avances en el mundo de la medicina de precisión.
La medicina de precisión, aunque conceptualmente no es nueva, ha ganado un impulso significativo en los últimos años. Se refiere a la ciencia y el enfoque para comprender el tratamiento y la prevención de enfermedades teniendo en cuenta la composición y las características genómicas específicas de un individuo. Se están canalizando miles de millones de dólares a este ámbito a medida que se intensifican cada vez más las investigaciones para demostrar el valor de esta industria.
Sin embargo, el trabajo en este espacio recién comienza y la industria tiene un largo camino por recorrer con respecto a estas herramientas. Para GigaPath, los innovadores y los incondicionales de la industria tendrán que descubrir cómo integrar esta tecnología en entornos clínicos reales y escalarla a los entornos pertinentes. Sin embargo, si se hace correctamente y de una manera que salvaguarde los resultados precisos de la atención médica, la privacidad y los principios de uso éticos, existe un potencial significativo para esta tecnología.
2024-05-22 15:00:00
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