Microsoft Research와 Paige, 병리 기반 모델 PRISM2 개발해 Nature Medicine에 발표
Teaching AI to speak the language of pathology
Microsoft Research와 Paige(현 Tempus 산하)는 조직 이미지와 병리 보고서에서 얻은 언어로 학습한 병리 기반 모델 PRISM2를 개발해 Nature Medicine에 발표했다. 전립선암, 유방암, 유방 림프절 전이 검출 등 여러 벤치마크에서 전용 암 검출 시스템과 대등하거나 이를 웃도는 성능을 보였다. 모델 가중치는 연구 목적으로 Hugging Face에 공개됐다.
PRISM2는 병리 이미지와 실제 병리 보고서에서 만든 정보를 결합해 학습한 기반 모델이다. 연구팀은 이미지와 보고서를 연결하고, 수백만 건의 질문과 답변 예시를 만들어 시각적 소견과 진단 용어를 결합했다.
현재 병리 AI의 대부분은 특정 암 종류 검출 등 단일 목적을 위해 만들어져, 새로운 용도마다 다시 만들어야 한다. PRISM2는 프롬프트나 질문에 응답할 수 있는 단일 모델로 더 넓은 과제를 지원하는 것을 목표로 한 연구다. 연구자들은 용도마다 처음부터 만들 필요가 없어 향후 병리 도구의 구축과 적용이 쉬워질 수 있다고 밝혔다.
이 모델은 이미지만으로도, 이미지와 텍스트 모두로도 다룰 수 있다. 기존 병리 기반 모델은 주로 이미지에서 시각적 표현을 학습하는 경우가 많았지만, PRISM2는 조직의 시각적 패턴과 임상의가 진단에 쓰는 언어를 연결하도록 처음부터 설계됐다.
평가에서는 전립선암, 유방암, 유방 림프절 전이 검출 등의 벤치마크에서 전용 시스템과 대등하거나 그 이상의 성능을 보였다. 연구자들은 과제마다 별도 모델을 만들지 않고 이 결과를 보고했다고 밝혔다. 완전한 모델 가중치는 연구 목적으로 Hugging Face에 공개됐다.
출처: Microsoft Source: AI · news.microsoft.com