ブリガム・アンド・ウィメンズ病院のマハムード研究室が開発したPathChatは、医療画像と臨床テキストを理解し、病理学者と対話ができる多モーダル大言語モデルです。このモデルは、病理の専門家のアシスタントとして、腫瘍の識別や診断に役立ちます。
PathChatは、チャットボットや専門的な医療画像認識モデルよりも顕著に優れた性能を示しており、例えば、精度78%で画像のみの診断を、89.5%で臨床文脈を加えた画像の診断を行うことができます。
Faisal Mahmood教授はこのシステムが、従来の特定の疾患やタスクに特化したAIモデルを一歩進め、幅広い病理学の分野で直感的かつインタラクティブに使用できる汎用の病理学インテリジェンスであると述べています。
モデルは経験豊富な病理学者が限られている低リゴールス環境で特に価値があり、病理情報の要約やマーカーの自動定量化にも応用できます。モデルの更なる改善のため、人間からのフィードバックを取り入れたり、最新の知識でトレーニングを続けることが重要とされています。
将来的には、他の医療画像専門分野やゲノミクス、プロテオミクスなどの様々なデータモダリティへの応用も期待されています。
出典 : https://venturebeat.com/ai/new-medical-llm-pathchat-2-can-talk-to-pathologists-about-tumors-offer-diagnoses/