Microsoft-ის PRISM2 ექიმებს კიბოს აღმოჩენაში ეხმარება
სტატიის შინაარსი
Microsoft Research-მა წარადგინა PRISM2 – ახალი მრავალმოდალური AI მოდელი, რომელიც ქსოვილის მიკროსკოპული გამოსახულებებისა და რეალური სამედიცინო ანგარიშების საფუძველზეა გაწვრთნილი. Microsoft-ის ცნობით, მას შეუძლია მარტივი კითხვა-პასუხის ფორმატით შეასრულოს სხვადასხვა დიაგნოსტიკური ამოცანა და რამდენიმე ბენჩმარკზე კიბოს აღმოჩენის სპეციალიზებული სისტემების დონეზე იმუშაოს, თითოეული ამოცანისთვის ცალკე მოდელის შექმნის გარეშე. კვლევა გამოქვეყნებულია ჟურნალ Nature Medicine-ში.
რა არის PRISM2
PRISM2 არის მრავალმოდალური foundation model, რომელიც ერთდროულად სწავლობს ქსოვილის მიკროსკოპულ სკანებს (Whole Slide Images) და მათთან დაკავშირებულ რეალურ სამედიცინო ანგარიშებს. მოდელი ცდილობს ვიზუალური ინფორმაციისა და კლინიკური ენის ერთმანეთთან დაკავშირებას ისე, როგორც ამას ქსოვილის ანალიზზე მომუშავე ექიმები ყოველდღიურ პრაქტიკაში აკეთებენ.
Microsoft Research-ის მიხედვით, ასეთი მიდგომა საშუალებას იძლევა ერთი უნივერსალური AI სისტემა გამოყენებულ იქნას სხვადასხვა დიაგნოსტიკური ამოცანისთვის, ნაცვლად იმისა, რომ თითოეული დაავადების ან ბიომარკერისთვის დამოუკიდებელი მოდელი შეიქმნას.
როგორ მუშაობს
PRISM2 ორ ეტაპად არის გაწვრთნილი. პირველ ეტაპზე მოდელი სწავლობს ქსოვილის მიკროსკოპული გამოსახულებებისა და მათთან დაკავშირებული სამედიცინო ტექსტების ერთმანეთთან დაკავშირებას. მეორე ეტაპზე კი მისი ენობრივი შესაძლებლობები იხვეწება, რათა კლინიკური დიალოგის ფორმატში კითხვებზე პასუხის გაცემა შეძლოს.
ამის შედეგად ექიმს შეუძლია სისტემას ბუნებრივი ენით დაუსვას შეკითხვა, მაგალითად, შეიცავს თუ არა კონკრეტული ქსოვილის ნიმუში კიბოს ნიშნებს. PRISM2 პასუხს იმ ცოდნაზე დაყრდნობით გასცემს, რომელიც რეალური სამედიცინო მონაცემებიდან ისწავლა.
როგორი შედეგები აჩვენა
კვლევის მიხედვით, PRISM2 რამდენიმე ბენჩმარკზე აღწევს იმავე დონეს, რასაც სპეციალიზებული კიბოს აღმოჩენის AI სისტემები. ამასთან, მოდელმა ძლიერი შედეგები აჩვენა როგორც დიაგნოსტიკურ, ისე ბიომარკერების პროგნოზირების ამოცანებში და გააუმჯობესა წინა თაობის PRISM მოდელის შესაძლებლობები.
Microsoft ასევე აღნიშნავს, რომ მათ ახალ პროდუქტს შეუძლია zero-shot კლასიფიკაციის შესრულება. ეს ნიშნავს, რომ ზოგიერთ ამოცანაზე მას დამატებითი სპეციალიზებული გაწვრთნა არ სჭირდება და პასუხის გაცემა მხოლოდ მიღებული ცოდნის საფუძველზე შეუძლია.
Microsoft-ის GigaTime
კომპანიის თანმიმდევრული ნაბიჯები ასევე კარგად აჩვენებს, თუ როგორ იყენებს Microsoft საკუთარ AI სტრატეგიას სხვადასხვა მიმართულებით. კომპანიამ 2025 წლის დეკემბერში წარადგინა GigaTime – კვლევითი ინიციატივა, რომელიც დიდი მოცულობის სამედიცინო მონაცემების ეფექტიანად დამუშავებასა და ანალიზზეა ორიენტირებული. ამ კონტექსტში PRISM კიდევ ერთი მაგალითია იმისა, თუ როგორ ცდილობს Microsoft ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებით სამედიცინო კვლევებისა და დიაგნოსტიკისთვის უფრო მოქნილი და მრავალფუნქციური მოდელების შექმნას, რომლებიც სპეციალისტებს ყოველდღიურ მუშაობაში დაეხმარება.
რატომ არის ეს მნიშვნელოვანი?
დღეს სამედიცინო AI სისტემების დიდი ნაწილი კონკრეტული ამოცანისთვის არის შექმნილი. მაგალითად, ერთი მოდელი შეიძლება მხოლოდ კონკრეტული ტიპის კიბოს აღმოჩენაზე იყოს ორიენტირებული, მეორე კი სხვა დაავადებაზე. ბილ გეითსის მიერ შექმნილი კომპანიის მიზანია ერთი მრავალფუნქციური მოდელით სხვადასხვა დიაგნოსტიკური ამოცანის მხარდაჭერა, რაც მომავალში მსგავსი სისტემების განვითარებას გაამარტივებს.
„მაიკროსოფტი“ ექიმის ჩანაცვლებას არ ისახავს მიზნად. Microsoft Research-ის განმარტებით, მოდელი შექმნილია სპეციალისტების დასახმარებლად და კვლევის პროცესის გასაუმჯობესებლად, ხოლო მისი პასუხები დამოუკიდებლად კლინიკური გადაწყვეტილებების მისაღებად არ უნდა გამოიყენებოდეს.
კომენტარები