Nature重磅：PathChat开创病理学诊断新纪元

Nature重磅：PathChat开创病理学诊断新纪元

引用

nature

等

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来源

1.

https://www.nature.com/articles/s41587-024-02326-9

2.

https://blog.csdn.net/qq_44681809/article/details/145320594

3.

https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_28689108

4.

https://www.vbdata.cn/intelDetail/665306

5.

https://www.modella.ai/intro.html

近期发表在Nature杂志上的一项研究介绍了名为PathChat的多模态生成性人工智能（AI）助手。该工具通过结合视觉编码器和预训练大型语言模型，显著提升了病理学诊断的准确性。PathChat经过超过456,000个视觉-语言指令的微调，在多种组织来源和疾病模型的多选诊断问题上展现了最先进的性能。此外，它还通过开放式问题和人类专家评估，产生了更准确、病理学家偏好的响应。这项创新有望在未来进一步推动计算病理学的发展，提高临床决策的质量和效率。

PathChat的核心创新在于其独特的多模态AI架构。该模型整合了一个预先在1亿张组织学图像上训练的视觉编码器，以及一个包含130亿参数的预训练大型语言模型。这种结合使得PathChat能够同时理解和处理视觉信息（如显微镜下的组织切片图像）和自然语言输入（如医生的描述、病历记录等）。

研究团队通过多项选择诊断问题和开放式问题对PathChat进行了全面评估。结果显示，在不考虑临床上下文的情况下，PathChat的诊断准确率为78.1%。而当加入患者的年龄、性别、临床历史和影像学发现等非视觉信息后，其准确率大幅提升至89.5%。这一表现超过了目前最好的商用模型GPT4V。

PathChat的出现有望彻底改变病理学诊断流程。它不仅可以帮助病理学家快速筛选和分析大量图像，还能在处理复杂病例时提供有价值的决策支持。此外，PathChat能够理解并整合多源信息的能力，使其在处理需要综合判断的临床场景时具有独特优势。

PathChat的技术潜力已经得到权威认可。其升级版PathChat DX最近获得了美国食品和药物管理局（FDA）的突破性设备认证。这一认证专门用于那些能够显著改善患者护理标准、解决未满足的医疗需求或在医疗保健方面提供关键进步的医疗设备。这标志着AI在病理学领域的应用迈出了重要一步。

PathChat的出现预示着病理学诊断领域的一次重大革新。它不仅提高了诊断的准确性和效率，还为医生提供了更全面的决策支持。随着技术的不断进步和临床应用的推广，我们有理由相信，AI将在未来的医疗保健体系中扮演越来越重要的角色。