Theo một số thông tin được hé lộ, mô hình AI mới này đang được đào tạo dựa trên một lượng dữ liệu lớn chưa từng có bao gồm hàng tỷ hình ảnh, có thể giúp xác định những bệnh ung thư phổ biến và cả những bệnh ung thư hiếm gặp vốn rất khó chẩn đoán. Mô hình trí tuệ nhân tạo này chắc chắn sẽ đem lại hy vọng cho các bác sĩ, khi tình trạng thiếu thốn nhân sự đang tiếp diễn và số ca bệnh cũng ngày một tăng lên.
Paige cũng đang mong muốn phát triển các phương trình kỹ thuật số bổ sung vào AI nhằm giúp ích cho công cuộc nghiên cứu bệnh tật. Đó là một chuyên ngành hoạt động “hậu trường” những lại rất quan trọng trong việc xác định lộ trình điều trị của các bệnh nhân.
Paige là công ty duy nhất đã nhận được sự chấp thuận của FDA cho các nhà nghiên cứu bệnh học sử dụng AI như một công cụ hỗ trợ để xác định ung thư. Nhưng để mở rộng hoạt động và xây dựng một công cụ AI có thể đạt đến hiệu quả tối đa, Paige đã gửi lời mời tới Microsoft để hỗ trợ và giúp đỡ. Trong một năm rưỡi qua, Paige đã sử dụng những dữ liệu từ siêu máy tính và lưu trữ đám mây của Microsoft để xây dựng một mô hình AI tiên tiến hơn gấp nhiều lần.
Mô hình AI ban đầu của Paige đã sử dụng hơn 1 tỷ hình ảnh từ 500.000 slide các loại bệnh lý, mô hình mà công ty đã xây dựng với Microsoft, thực sự có quy mô lớn hơn bất kỳ mô hình nào đã có. Thậm chí, mô hình này vẫn đang trong quá trình đào tạo thêm hơn 4 triệu slide để xác định cả những bệnh ung thư hiếm gặp và khó phát hiện. Paige cũng đã chính thức khẳng định rằng đây là mô hình máy tính lớn nhất từng được công bố, được coi như “một khoảnh khắc mang tính đột phá trong y học công nghệ nói chung và trong công cuộc phát hiện ung thư nói riêng”.
Desney Tan, phó chủ tịch kiêm giám đốc điều hành của Microsoft Health Futures, cho biết cơ sở hạ tầng của Microsoft đóng vai trò cốt yếu và quan trọng trong quá trình xây dựng, nhưng cá nhân công ty Paige cũng đang nỗ lực phát triển các thuật toán, phát hiện và chẩn đoán mới mà họ cũng hy vọng sẽ có thể ra mắt trong tương lai gần nhất. Ông cũng khẳng định rằng mặc dù công nghệ này rất mạnh mẽ nhưng nó nhằm mục đích hỗ trợ và giúp đỡ các nhà nghiên cứu cũng như công cuộc phát hiện, phân loại bệnh, chứ hoàn toàn không phải thay thế họ.
Cuối cùng, Fuchs cho biết mô hình AImới này sẽ có thể giải quyết cả vấn đề lưu trữ cho hệ thống y tế, đồng thời giúp các nhà nghiên cứu bệnh học xử lý các trường hợp và đưa ra chẩn đoán nhanh hơn. Đối với bệnh nhân, điều đó còn có nghĩa là rút ngắn thời gian chờ đợi chẩn đoán về căn bệnh của mình.
Hoàng Nguyên (theo CNBC)Bất chấp vai trò thiết yếu của các nhà nghiên cứu bệnh học trong giới y khoa, quy trình làm việc của họ hầu như không thay đổi trong 150 năm qua. Ví dụ, để chẩn đoán ung thư, các nhà nghiên cứu bệnh học thường kiểm tra một mảnh mô qua kính hiển vi. Phương pháp này đã được áp dụng từ rất lâu trước kia và cũng phần lớn là đưa ra kết quả chính xác, nhưng hãy thử nghĩ đến tường hợp các nhà nghiên cứu ấy vô tình bỏ sót điều gì đó, nó có thể gây ra hậu quả nghiêm trọng đến tính mạng cho bệnh nhân. Cũng vì lẽ đó, Paige đang nỗ lực số hóa quy trình làm việc của các nhà nghiên cứu bệnh học để cải thiện độ chính xác và hiệu quả trong chuyên ngành này, đảm bảo an toàn tuyệt đối cho những người bệnh.