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암 진단은 환자의 진로를 결정하는 데 중요한 역할을 합니다. 그러나 현미경으로 조직 샘플을 검사하는 등 병리학자가 사용하는 전통적인 방법은 지난 150년 동안 크게 발전하지 않았습니다. 이러한 혁신의 부족은 진단을 놓치고 환자에게 끔찍한 결과를 초래할 수 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 의료 분야의 기술 혁신자인 페이지는 마이크로소프트와 협력하여 디지털 병리학 및 종양학을 위한 세계 최대의 이미지 기반 인공 지능(AI) 모델을 개발했습니다. 이번 협력은 암 진단과 환자 치료에 혁신을 가져오는 것을 목표로 합니다.
- 병리학 혁신의 필요성
- AI를 통한 병리학자의 워크플로우 디지털화
- 데이터 저장 및 수집의 과제 극복
- 세계 최대의 이미지 기반 AI 모델 구축
- 암 진단 및 환자 치료 발전
- 암 치료에 대한 접근성 민주화
- 암 치료 변화를 향한 협력 여정
병리학 혁신의 필요성
병리학자는 암 진단의 핵심 역할을 합니다. 페이지의 공동 설립자이자 수석 과학자인 토마스 푹스는 “병리학자가 암이라고 말하기 전까지는 암에 걸린 것이 아닙니다.”라고 말합니다. 의학에서 필수적인 역할에도 불구하고 병리학자의 작업 흐름은 수십 년 동안 크게 변하지 않았습니다. 그들은 현미경으로 유리 슬라이드의 조직 샘플을 검사하는 방법에 의존합니다. 이 방법은 시도되고 사실이지만 인적 오류가 발생하기 쉽습니다. 진단을 놓치면 결과가 심각해질 수 있으므로 전문 분야 내에서 정확성과 효율성을 향상시키는 것이 중요합니다.
AI를 통한 병리학자의 워크플로우 디지털화
페이지는 병리학자를 위한 디지털 및 AI 기반 솔루션 개발을 전문으로 합니다. 이들의 목표는 병리학자의 업무 흐름을 변화시키고 진단 정확도를 높이는 것입니다. 이들의 혁신 중 하나는 병리학자가 현미경에만 의존하는 대신 스캔한 디지털 슬라이드를 화면에서 검사할 수 있는 풀포커스 보기 도구입니다. 이 도구는 식품의약청(FDA)의 승인을 받아 디지털 병리학 채택에 중요한 이정표를 세웠습니다.
또한 페이지는 병리학자가 유방암, 대장암, 전립선암이 화면에 나타날 때 이를 식별하는 데 도움이 되는 AI 모델을 구축했습니다. 이 AI 모델은 수십억 개의 이미지를 포함해 전례 없는 양의 데이터를 학습해 진단하기 어려운 일반 암과 희귀 암을 모두 식별할 수 있습니다. 목표는 인력 부족과 업무량 증가로 어려움을 겪고 있는 의사를 지원하여 궁극적으로 환자 결과를 개선하는 것입니다.
데이터 저장 및 수집의 과제 극복
병리학 슬라이드를 디지털화하려면 상당한 저장 용량이 필요합니다. 단일 슬라이드를 저장하려면 기가바이트 이상의 저장 공간이 필요할 수 있으므로 대규모 데이터 수집에는 비용이 많이 듭니다. 이로 인해 역사적으로 디지털 병리학의 채택은 인프라 및 관련 비용을 감당할 수 있는 부유한 학술 센터로 제한되었습니다. 그러나 페이지는 메모리얼 슬론 케터링 암 센터에서 얻은 풍부한 데이터를 바탕으로 자체 AI 기반 솔루션을 구축할 수 있었습니다.
이러한 장점에도 불구하고 보관 비용은 소규모 의료 시스템의 장벽으로 남아 있습니다. 이 문제를 해결하고 운영을 확장하기 위해 페이지는 마이크로소프트와 파트너십을 맺었습니다. 마이크로소프트의 클라우드 스토리지와 슈퍼컴퓨팅 인프라는 페이지에게 새로운 고급 AI 모델을 구축하는 데 필요한 리소스를 제공합니다. 이 파트너십을 통해 페이지는 대규모 데이터 수집과 관련된 저장 및 계산 문제를 극복할 수 있습니다.
세계 최대의 이미지 기반 AI 모델 구축
500,000개의 병리학 슬라이드에서 가져온 10억 개 이상의 이미지를 사용하여 개발된 페이지의 원래 AI 모델은 이미 획기적이었습니다. 그러나 마이크로소프트와의 협력을 통해 이를 한 단계 더 발전시킬 수 있습니다. 푹스에 따르면 마이크로소프트와 함께 구축 중인 새로운 AI 모델은 “다른 어떤 것보다 훨씬 더 큽니다.” 이는 일반 암과 희귀 암을 모두 포함하는 무려 400만 개의 슬라이드에 대한 교육입니다.
이 프로젝트의 규모는 전례가 없습니다. 실제로 페이지와 마이크로소프트가 이 모델에 사용하는 데이터는 넷플릭스의 모든 콘텐츠보다 10배 더 큽니다. 이 대규모 AI 모델은 현재까지 가장 큰 종양학 모델일 뿐만 아니라 공개적으로 발표된 컴퓨터 비전 모델 중 가장 큰 모델이 될 것입니다. 목표는 암의 미묘한 복잡성을 포착하고 임상 응용 및 컴퓨터 바이오마커 개발을 위한 기반을 제공하는 것입니다.
암 진단 및 환자 치료 발전
페이지와 마이크로소프트의 협력은 암 진단 및 환자 치료 개선에 대한 상당한 가능성을 제시합니다. 페이지는 마이크로소프트의 전문 지식과 고급 컴퓨팅 인프라를 활용하여 AI 모델을 전례 없는 규모로 교육할 수 있습니다. 페타바이트 규모의 임상 데이터 아카이브에서 얻은 대량의 디지털화된 현미경 슬라이드를 통해 모델은 탁월한 충실도로 암 형태의 복잡성을 포착할 수 있습니다.
이 AI 모델의 이점은 정확한 암 감지 이상의 것입니다. 이는 암의 분자적, 유전적 측면에 대한 이해를 향상시켜 보다 정확한 진단과 치료 계획을 수립할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 이 모델은 희귀암 모델, 돌연변이 예측, 반응 예측의 기초가 될 수도 있습니다. 궁극적으로 이 기술은 오진율을 줄이고 환자 결과를 개선하는 것을 목표로 합니다.
암 치료에 대한 접근성 민주화
이 AI 모델의 영향은 병리학자가 모든 암 유형에 걸쳐 수많은 사례로 압도당하는 지역사회 진료소 및 소규모 의료 시스템에서 특히 중요합니다. 병리학자의 워크플로를 자동화하고 간소화함으로써 AI 모델은 의료 전문가의 부담을 완화하고 고품질 암 치료에 대한 접근성을 민주화할 수 있습니다.
암 치료 변화를 향한 협력 여정
페이지와 마이크로소프트의 협력은 종양학 분야에서 획기적인 진전을 이루었습니다. 양사는 코넬대학교의 사전 인쇄 서버인 arXiv를 통해 이 모델에 대한 논문을 출판하여 그 영향력을 정량화하고 기존 학술 모델을 능가할 계획입니다. 그러나 이는 더 긴 여정의 시작일 뿐입니다. 이 모델은 제품으로 배포되기 전에 안전성과 정확성을 보장하기 위해 규제 기관과의 철저한 테스트 및 협력을 거칩니다.
암 치료의 미래는 페이지와 마이크로소프트 간의 혁신적인 파트너십을 통해 형성되고 있습니다. 세계 최대의 이미지 기반 AI 모델의 개발로 암 진단 및 환자 치료를 개선할 수 있는 잠재력은 엄청납니다. AI와 고급 컴퓨팅의 힘을 활용함으로써 우리는 더 정확하고 효율적으로 암을 발견하고 치료할 수 있는 미래에 더 가까이 다가가고 있습니다.
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Microsoft and Paige Collaborate to Build the Largest Image-Based AI Model for Cancer Detection - KumDi Global Shopping and Live
Cancer diagnosis plays a crucial role in determining a patient's path forward. However, the traditional methods used by pathologists, such as examining tissue samples under a microscope, have not evolved significantly in the last 150 years. This lack of in
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