佩奇和微软发布了用于癌症诊断和治疗的临床人工智能的下一个重大突破： Virchow2和Virchow2G是其革命性的癌症病理人工智能模型的增强版。
Virchow2 和 Virchow2G 模型基于佩奇积累的庞大数据集。佩奇从 45 个国家的 800 多个实验室收集了 300 多万张病理切片，并在此基础上对模型进行了训练。不难看出，如此庞大的数据量是非常有益的。这些数据来自 22.5 万多名患者，他们的身份都已被去除了，从而创建了一个丰富且具有代表性的数据集，涵盖了全球所有性别、种族、民族和地区。
这些模型的真正非凡之处在于它们的范围。它们涵盖了 40 多种不同的组织类型和各种染色方法，因此适用于各种癌症诊断。Virchow2G拥有18亿个参数，是有史以来最大的病理模型，在人工智能训练、规模和性能方面树立了新的标准。
正如佩奇公司创始人兼首席科学家托马斯-福克斯博士所评论的那样： "我们才刚刚开始挖掘这些基础模型在通过计算病理学彻底改变我们对癌症的理解方面所能实现的目标"。他认为这些模型将大大改善病理学家的未来，他也认为这项技术正在成为诊断、靶向药物和定制化病人护理发展过程中的重要一步。
同样，佩奇公司技术高级副总裁拉齐克-尤斯菲（Razik Yousfi）也表示，这些模型不仅让精准医疗成为现实，还提高了癌症诊断的准确性和效率，并推动了病理学和患者护理领域的发展。
那么，这与当今的癌症诊断有什么关系呢？佩奇开发了一种临床人工智能应用，病理学家可以用它来识别 40 多种组织类型中的癌症。这一工具可以更快、更准确地识别潜在的危险区域。换句话说，在这一工具的帮助下，诊断过程变得更高效、更不易出错，即使是罕见的癌症也不例外。
除诊断外，佩奇还创建了能让生命科学和制药公司受益的人工智能模块。这些工具可以帮助进行治疗定位、生物标记物鉴定和临床试验设计，从而有可能使试验更加成功，新疗法的开发更加迅速。
对研究人员来说，好消息是 Virchow2 可在 Hugging Face 上用于非商业研究，而整套人工智能模块现在可用于商业用途。这种可访问性可以加快整个科学界在癌症研究和治疗方面的进步。
总之，最近推出的人工智能模型是抗击癌症的一大进步。佩奇和微软将数据的力量与最先进的人工智能技术相结合，选择了一条正确的道路。这些公司为更准确的癌症预测创造了新的机会，为肿瘤学领域量身定制的解决方案和创新研究铺平了道路。
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