科学与技术日报（记者Yong Li，通讯员Xinxiang）于4月16日从重庆大学癌症医院获悉，该医院最近发布了一种多模式病理学诊断水平的模型 - “ Lingmou”。基于高质量的数据，该模型可以进行准确的多器官诊断，全面检测病理特性，并使用AI来帮助诊断癌症。 “在实际应用中，'lingmou'显示了突破的三个优势。”癌症医院智能肿瘤研究中心执行副主任兼首席AI科学家Cai Wenli说，第一个是准确和治疗的能力。该模型可以识别57个肿瘤亚型的9个器官，例如胃，结直肠和胸部。它不仅识别癌变和细分伤口区域，而且还进行了表达和肿瘤体积检查的预测。第二个是透明理由的机制Ing，通过原始的病理思维框架完全恢复了医生的临床诊断。例如，在三阴性乳腺癌的情况下，该模型逐渐通过染色质量评估，形态学识别分析的形态识别来逐渐输出可追溯的诊断结论；第三个是部署的灵活性。尽管原始模型参数高达6700亿，但通过技术优化（例如知识努力），可以实现轻巧的GPU服务器的私有扩展，从而降低了应用阈值，同时确保医院数据安全。 Cai Wenli说：“专业水平的病理学基础是主要的'Lingmouth'竞赛，”研发团队包括高影响力的期刊，36篇国际期刊期刊和100多本经典教科书，以开发一种涵盖肿瘤一般病理学和病理学的知识体系。病理学的资源法师涵盖了细胞学，组织学和免疫组织化学，它产生了数十亿级的图像块三重语料库，为模型提供了可靠的数据支持。细胞水平..5％，站点识别精度为95.8％，可以准确识别肿瘤区域并执行亚型分类。在免疫组织化学分析中，错误率在1％以内控制了错误率，以确保染色表达检查非常相似。 Cai Wenli说，上述表现表明“ Lingmou”具有准确协助“诊断级别”病理学解释的能力。 “ lingmou”的发布标志着AI技术在病理诊断，科学研究和临床决策的变化中的深刻应用，并为发展智力和准确性做出了贡献。