Agencias. Casi un año después de anunciar una colaboración con Microsoft, la empresa de patología digital Paige presentó la segunda generación de un modelo de inteligencia artificial (IA) basado en imágenes para ayudar a detectar el cáncer.
Las versiones actualizadas de esos modelos, llamados Virchow 2 y Virchow 2G, presentan una mayor diversidad y profundidad de datos que los presentados en septiembre del año pasado. Según apunta la empresa, los modelos se crearon con un conjunto de datos de más de tres millones de portaobjetos de patología, más de 800 laboratorios y 45 países. Los modelos de IA se entrenaron utilizando datos anónimos de más de 225.000 pacientes, que abarcan un "amplio espectro de género, raza, etnia y regiones geográficas y proporcionan una comprensión más holística del cáncer”, señaló Paige.
Paige destacó en particular el tamaño de su modelo Virchow 2G, que cuenta con 1,800 millones de parámetros. La empresa afirma que los modelos de IA abren nuevos caminos en la escala de entrenamiento de IA, superando los estándares de rendimiento anteriores, gracias a la infraestructura proporcionada por Microsoft.
Un estudio publicado en Nature Medicine en julio descubrió que el modelo de inteligencia artificial de Virchow detectó nueve tipos de cáncer comunes y siete cánceres raros tan bien o mejor que los modelos de grado clínico específicos de tejido en producción.
“Nuestra colaboración con Microsoft ha sido fundamental en el desarrollo de Virchow, que ya ha obtenido el reconocimiento de la revista Nature Medicine. Apenas estamos arañando la superficie de lo que estos modelos básicos pueden lograr para transformar nuestra comprensión del cáncer a través de la patología computacional”, afirmó Thomas Fuchs, fundador y científico jefe de Paige, en un comunicado.
Por parte de Paige, Razik Yousfi, vicepresidente senior de Tecnología, resaltó que no solo están ampliando las capacidades, aumentando la precisión y reduciendo el tiempo en el proceso de diagnóstico del cáncer, sino que también están ampliando los límites de lo posible. “Nuestro objetivo es seguir incorporando la inteligencia artificial más avanzada a la patología, lo que dará lugar a mejores resultados para los pacientes y a avances significativos en la comprensión y el tratamiento de la enfermedad”.
