Médicos que trabajan con la tecnología de Paige.
Fuente: Paige
microsoft anunció el jueves que se asociará con el proveedor de patología digital Paige para construir el modelo de inteligencia artificial basado en imágenes más grande del mundo para identificar el cáncer.
Según un comunicado, el modelo de IA se está entrenando con una cantidad de datos sin precedentes que incluye miles de millones de imágenes. Puede identificar tanto cánceres comunes como cánceres raros que son notoriamente difíciles de diagnosticar, y los investigadores esperan que eventualmente ayude a los médicos que luchan por lidiar con la escasez de personal y el creciente número de casos.
Paige desarrolla soluciones digitales y basadas en inteligencia artificial para patólogos, que son médicos que realizan pruebas de laboratorio en fluidos y tejidos corporales para hacer un diagnóstico. Es una especialidad que a menudo opera entre bastidores y es crucial para determinar el camino a seguir de un paciente.
«No se tiene cáncer hasta que el patólogo lo dice. Ese es el paso crítico en todo el edificio médico», dijo a CNBC en una entrevista Thomas Fuchs, cofundador y científico jefe de Paige.
Pero a pesar del papel esencial de los patólogos en la medicina, Fuchs dijo que su flujo de trabajo no ha cambiado mucho en los últimos 150 años. Para diagnosticar el cáncer, por ejemplo, los patólogos suelen examinar un trozo de tejido en un portaobjetos de vidrio bajo un microscopio. El método está probado y es cierto, pero si los patólogos pasan por alto algo, puede tener consecuencias nefastas para los pacientes.
Como resultado, Paige ha estado trabajando para digitalizar el flujo de trabajo de los patólogos para mejorar la precisión y la eficiencia dentro de la especialidad.
Médicos que trabajan con la tecnología de Paige.
Fuente: Paige
La compañía recibió la aprobación de la Administración de Alimentos y Medicamentos para su herramienta de visualización FullFocus, que permite a los patólogos examinar diapositivas digitales escaneadas en una pantalla en lugar de depender de un microscopio. Paige también construyó un modelo de inteligencia artificial que puede ayudar a los patólogos a identificar el cáncer de mama, el cáncer de colon y el cáncer de próstata cuando aparece en la pantalla.
La patología digital es costosa
Paige es la única empresa que ha recibido la aprobación de la FDA para que los patólogos utilicen su IA como herramienta secundaria para identificar el cáncer de próstata, y el director ejecutivo Andy Moye dijo que esto probablemente se deba en parte a las barreras relacionadas con los costos de almacenamiento y la recopilación de datos.
Digitalizar una sola diapositiva puede requerir más de un gigabyte de almacenamiento, por lo que la infraestructura y los costos asociados con la recopilación de datos a gran escala aumentan rápidamente. Fuchs dijo que los costos de almacenamiento pueden resultar inhibidores para los sistemas de salud más pequeños, razón por la cual los centros académicos ricos han sido históricamente las únicas organizaciones que pueden permitirse invertir en patología digital.
Paige surgió del Memorial Sloan Kettering Cancer Center en Nueva York en 2017 y tiene una «fantástica riqueza de datos», según Moye, razón por la cual la compañía pudo construir sus propias soluciones impulsadas por IA en primer lugar. Para poner la escala en perspectiva, Paige tiene 10 veces más datos que netflixincluyendo todos los programas y películas que existen en la plataforma.
Pero para expandir sus operaciones y construir una herramienta de inteligencia artificial que pueda identificar más tipos de cáncer, Paige recurrió a Microsoft en busca de ayuda. Durante el último año y medio, Paige ha estado utilizando la infraestructura de supercomputación y almacenamiento en la nube de Microsoft para construir un nuevo modelo avanzado de IA.
El modelo de IA original de Paige utilizó más de mil millones de imágenes de 500.000 diapositivas de patología, pero Fuchs dijo que el modelo que la compañía ha construido con Microsoft es «órdenes de magnitud mayor que cualquier cosa que exista». El modelo se está entrenando en 4 millones de diapositivas para identificar cánceres tanto comunes como raros, que pueden ser difíciles de diagnosticar. Paige dijo que es el modelo de visión por computadora más grande que jamás se haya anunciado públicamente.
«Hasta que se lanzó ChatGPT, nadie entendía realmente cómo esto iba a afectar sus vidas. Yo diría que esto es muy similar para los pacientes con cáncer en el futuro», dijo Moye. «Este es un momento innovador, como el de aterrizar en la luna, para la atención del cáncer».
Moye añadió que la empresa está pensando en formas de incorporar modelos predictivos para brindar a los patólogos y pacientes un fácil acceso a información sobre sus biomarcadores y mutaciones genómicas en el futuro.
Desney Tan, vicepresidente y director general de Microsoft Health Futures, dijo que la infraestructura de Microsoft es un componente clave de la asociación, pero que la compañía también está trabajando para desarrollar los nuevos algoritmos, detección y diagnóstico que Paige espera ofrecer en los próximos dos años. de años.
Añadió que, aunque la tecnología es poderosa, está destinada a enriquecer a los patólogos, no a reemplazarlos.
«Pensamos en estos implementos de IA, estas tecnologías, como herramientas, en realidad del mismo modo que el estetoscopio es una herramienta, así como la máquina de rayos X es una herramienta», dijo Tan a CNBC en una entrevista. «La IA es una herramienta que debe ser manejada por un ser humano».
El jueves, Paige y Microsoft publicarán un artículo sobre el modelo a través del servidor de preimpresión arXiv de la Universidad de Cornell. El documento cuantifica el impacto del nuevo modelo en comparación con los modelos existentes, y Fuchs dijo que supera todo lo que se ha construido en el mundo académico hasta este momento.
Pero la preimpresión es sólo el primer paso de un viaje mucho más largo. Paige quería poner la investigación a disposición de la comunidad en general mientras se encuentra bajo revisión por pares, y la compañía tiene la intención de enviarla a la revista científica Nature. El proceso puede llevar meses, si no más. Paige también tiene años de trabajo por delante antes de poder lanzar el modelo como producto, incluidas pruebas exhaustivas y colaboración con los reguladores para garantizar que sea seguro y preciso.
En última instancia, Fuchs dijo que el modelo de IA resolverá el problema de almacenamiento de los sistemas de salud y, al mismo tiempo, ayudará a los patólogos a analizar los casos y llegar a un diagnóstico más rápidamente. Para algunos pacientes, podría significar la diferencia entre esperar dos días y dos semanas para descubrir qué ocurre.
«Cuanto más te alejas de los centros médicos académicos, especialmente en las clínicas comunitarias donde los patólogos están completamente abrumados en todos los tipos de cáncer con tantos casos, el impacto es bastante drástico», dijo Fuchs. «Eso realmente ayuda a democratizar el acceso a la atención médica en estos lugares».
