Apesar de as LLMs estarem dominando as manchetes no que se refere à IA aplicada, outras áreas também têm visto avanços significativos. No início de agosto, pesquisadores da Microsoft, em colaboração com a Paige, uma empresa especializada no desenvolvimento de tecnologias de IA para uso no diagnóstico e tratamento do câncer, apresentaram modelos fundacionais avançados no campo da patologia computacional, chamados Virchow, Virchow2 e Virchow2G. Esses modelos representam uma abordagem revolucionária para analisar amostras de tecido digitalizadas, potencialmente transformando o diagnóstico e o tratamento do câncer.
Os modelos de fundação Virchow são capazes de analisar imagens de lâminas inteiras de amostras de tecido com precisão e escala sem precedentes. Essas imagens, que podem ser até 50.000 vezes maiores que uma foto típica de celular, contêm uma riqueza de informações que os patologistas tradicionalmente examinavam usando microscópios. Os novos modelos visam auxiliar os patologistas em tarefas como detectar células cancerosas e determinar subtipos de câncer, potencialmente descobrindo novos insights na pesquisa do câncer.
O que diferencia esses modelos é sua capacidade de generalizar em uma ampla gama de tarefas, incluindo cânceres comuns e raros. As versões mais recentes, Virchow2 e Virchow2G, se beneficiam de um escalonamento sem precedentes tanto do conjunto de dados quanto do tamanho dos modelos. O conjunto de dados para treinamento é composto por mais de 3,1 milhões de imagens de lâminas inteiras de 225.000 pacientes em 45 países. O Virchow2G, com 1,85 bilhão de parâmetros, é atualmente o maior modelo de patologia disponível.
Os pesquisadores demonstraram que esses modelos se destacam na identificação de detalhes minuciosos em formas e estruturas celulares, tendo bom desempenho em tarefas como detecção de divisão celular e previsão de atividade gênica. Essas capacidades sugerem aplicações potenciais na previsão de biomarcadores e tratamentos mais eficazes contra o câncer. A habilidade dos modelos em desembaraçar conteúdos diversos em imagens patológicas, destacando células cancerosas e outras características significativas, demonstra seu potencial para auxiliar patologistas em seu trabalho.
Como parte de seu compromisso em avançar o campo, a Microsoft e a Paige disponibilizaram o Virchow2 no Hugging Face, convidando a comunidade de pesquisa a explorar e construir sobre seu trabalho. Embora esses modelos mostrem grande promessa, é importante notar que eles ainda são ferramentas de pesquisa e não se destinam a decisões diretas de diagnóstico ou tratamento. A colaboração contínua entre a Microsoft Research e a Paige representa um passo significativo na aplicação da IA à saúde, potencialmente levando a tratamentos de câncer mais oportunos e eficazes no futuro.
Embora as LLMs recebam grande atenção, avanços em outras áreas da IA, como a patologia computacional, também são notáveis. A Microsoft, em parceria com a Paige, lançou os modelos Virchow, que prometem revolucionar o diagnóstico e tratamento do câncer. Capazes de analisar imagens de tecidos digitalizados em larga escala, esses modelos auxiliam na detecção de células cancerosas e subtipos de câncer com precisão inédita. O Virchow2G, com 1,85 bilhão de parâmetros, é o maior modelo de patologia, destacando o potencial da IA para transformar a pesquisa e os cuidados em saúde.