La escala de Virchow es mayor que la de cualquier otro modelo de base patológica: Entrenado en 3 millones de diapositivas de patología; de más de 40 tipos de tejidos diferentes; Construido sobre 1.800 millones de parámetros NUEVA YORK–(BUSINESS WIRE)–Paige, líder mundial en aplicaciones clínicas de IA para el cáncer, en colaboración con Microsoft, ha presentado la segunda generación de Virchow, su modelo base de millones de diapositivas para el cáncer.
Como adiciones al conjunto de modelos fundacionales de Paige, los modelos de IA más grandes y avanzados del mundo en patología clínica, Virchow2 y Virchow2G ofrecen una comprensión más profunda de las células y los tejidos, con el objetivo de redefinir el diagnóstico y el tratamiento del cáncer.
Construidos con un conjunto de datos diverso de más de 3 millones de portaobjetos de patología de más de 800 laboratorios y 45 países, Virchow2 y Virchow2G ofrecen una diversidad y profundidad de datos sin precedentes.
Entrenados utilizando datos desidentificados de más de 225.000 pacientes, estos modelos abarcan un amplio espectro de género, raza, etnia y regiones geográficas, proporcionando una comprensión más holística del cáncer.
Este amplio conjunto de datos también incluye más de 40 tipos de tejidos diferentes teñidos con H&E y diversas tinciones inmunológicas (IHC), lo que lo hace adecuado para una mayor variedad de aplicaciones.
Con la impresionante cifra de 1.800 millones de parámetros, que triplica el tamaño de los modelos anteriores, Virchow2G es el mayor modelo de patología jamás creado.
Entrenados en colaboración con investigadores de Microsoft y utilizando la avanzada infraestructura de supercomputación de Microsoft, estos modelos establecen un nuevo récord en la escala de entrenamiento de IA, superando los estándares de rendimiento anteriores, como se muestra en un informe técnico publicado recientemente.
«Nuestra colaboración con Microsoft ha sido fundamental en el desarrollo de Virchow, que ya ha obtenido el reconocimiento de Nature Medicine
«, ha declarado Thomas Fuchs, Dr.Sc., fundador y científico jefe de Paige. «Sólo estamos arañando la superficie de lo que estos modelos fundacionales pueden lograr para transformar nuestra comprensión del cáncer mediante la patología computacional. La inmensa escala de Virchow desbloquea información clave que puede utilizarse para impulsar innovaciones revolucionarias, permitiendo diagnósticos precisos, tratamientos específicos y atención personalizada al paciente. Éste es el comienzo de una nueva era en oncología, en la que la tecnología y la ciencia convergen para combatir el cáncer con más eficacia que nunca.» «Esta segunda generación del modelo Virchow de Paige supera todo lo existente en el sector y sigue creciendo en conocimientos y capacidad, acercándonos a hacer realidad la medicina de precisión», dijo Razik Yousfi, Vicepresidente Senior de Tecnología de Paige. «No sólo estamos ampliando las capacidades, aumentando la precisión y reduciendo el tiempo en el proceso de diagnóstico del cáncer, sino también ampliando los límites de lo posible. Nuestro objetivo es seguir aportando la IA más avanzada a la patología, lo que conducirá a mejores resultados para los pacientes y a avances significativos en la comprensión y el tratamiento de las enfermedades.» La tecnología del modelo de la Fundación Virchow y su impacto en el cáncer en la actualidad Para ayudar en la detección del cáncer, Paige ha utilizado su tecnología del modelo de la Fundación para desarrollar una aplicación universal de IA clínica para patólogos que ayude a detectar el cáncer.
para ayudar a los patólogos a identificar y diagnosticar el cáncer en más de 40 tipos de tejidos. A menudo, el diagnóstico puede llevar mucho tiempo y ser propenso a errores, pero la IA puede ayudar al patólogo a identificar rápidamente incluso los cánceres poco frecuentes y a destacar con precisión cada área de interés para que el patólogo la revise más a fondo, facilitándole y haciéndole más eficiente la evaluación y el diagnóstico. 1,2,3 Más allá de la detección del cáncer, y para comprender mejor los marcadores genéticos del cáncer, Paige también ha desarrollado módulos de IA que sirven como soluciones preconstruidas para las ciencias de la vida, las empresas farmacéuticas y las entidades de investigación.
Estos módulos permiten una orientación terapéutica precisa, la identificación de biomarcadores novedosos y el diseño optimizado de ensayos clínicos.
El resultado son ensayos clínicos más exitosos, una comercialización más rápida de las nuevas terapias y una mejora significativa de los procesos de I+D para las organizaciones farmacéuticas y de ciencias de la vida.
Al integrar estas capacidades avanzadas de IA, las organizaciones de ciencias de la vida pueden mejorar la eficacia de la investigación, descubrir nuevos conocimientos e impulsar la innovación en diversas disciplinas científicas.
Estos módulos de IA, que incluyen Pan Cancer Detection, Pan Cancer Digital Biomarker Panel y Cellular Analytics, junto con Virchow2 y Virchow2G, ya están disponibles para uso comercial.
Virchow2 también se une a la Suite OpenPFM de Paige en Hugging Face para fines de investigación no comercial.
Para más información sobre el acceso a la tecnología de modelos de cimentación de Paige o para conocer mejor sus aplicaciones, envía un correo electrónico a [email protected]. Ver comunicado de prensa — 1Eloy, Catarina et al. «El diagnóstico del cáncer asistido por inteligencia artificial mejora la eficiencia de los patólogos en las biopsias prostáticas». Virchows Archiv : revista internacional de patología vol. 482,3 (2023): 595-604.
doi:10.1007/s00428-023-03518-5 2Perincheri, S., Levi, A.W., Celli, R. et al. «Una evaluación independiente de un sistema de inteligencia artificial para la detección del cáncer de próstata muestra una gran precisión diagnóstica». Mod Pathol 34, 1588-1595 (2021) 3Raciti, Patricia., Sue, Jillian., et al. «Clinical Validation of Artificial Intelligence Augmented Pathology Diagnosis Demonstrates Significant Gains in Diagnostic Accuracy in Prostate Cancer Detection». Archivos de Patología y Medicina de Laboratorio (2022)
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