PathAI, තාක්ෂණය පදනම් කරගත් ගෝලීය ප්‍රමුඛයාකෘතිම බුද්ධිය (AI) ව්යාධිවේදය සඳහා, සංවිධානයේ මෑත කාලීන පර්යේෂණ 2022 නොවැම්බර් 2022-4, වොෂින්ටන්, ඩීසී හි පැවැත්වෙන 8 AASLD 2022 අක්මා රැස්වීම* හිදී ඉදිරිපත් කරන බව අද නිවේදනය කළේය.
මෙම වසරේ උත්සවයේදී, PathAI විසින් ඉදිරිපත් කිරීම් පහක්, පෝස්ටර් ඉදිරිපත් කිරීම් හතරක් සහ එක් වාචික ඉදිරිපත් කිරීමක් බෙදාහදා ගනු ඇත, ඉන් හතරක් ඖෂධ හවුල්කරුවන් සමඟ එක්ව සංවර්ධනය කරන ලදී. විශේෂයෙන්ම, මධ්‍යසාර නොවන ස්ටීටෝහෙපටයිටිස් (NASH) සඳහා වන නව සොයාගැනීම්, වර්තමාන NASH සායනික අත්හදා බැලීම්වල ප්‍රමිතීන්ට අනුකූලව ප්‍රතිනිෂ්පාදනය කළ හැකි සහ නිවැරදි සායනික පර්යේෂණ ජාලයේ (CRN) ලකුණු කිරීමේ මෙවලමක අවශ්‍යතාවය මෙන්ම තවත් අවශ්‍යතා සඳහා PathAI දිගටම කටයුතු කරන ආකාරය ඉස්මතු කරයි. ශක්තිමත් ප්‍රමාණාත්මක දත්ත මිනුම්.
“අපගේ කණ්ඩායමේ නවතම පර්යේෂණයේ අරමුණ වූයේ අක්මා බයොප්සිවල ව්‍යාධි විද්‍යාත්මක සමාලෝචනයේ පවතින විචල්‍යතාව ගවේෂණය කිරීමයි. අපගේ සොයාගැනීම්වලින් පෙනී යන්නේ මෙම ක්‍රියාවලියට AI විසඳුම් ඒකාබද්ධ කිරීමෙන් මෙම තක්සේරුවල අනුකූලතාව සහ නිරවද්‍යතාවය බෙහෙවින් වැඩි දියුණු කළ හැකි බවයි. Mike Montalto, PathAI හි ප්‍රධාන විද්‍යා නිලධාරි. "මෙම ප්රවේශය ස්වභාවිකවම NASH ඖෂධ සංවර්ධනය වැඩි දියුණු කිරීම සඳහා පුළුල් වනු ඇත, එය රෝගීන් සඳහා විශාල නොකළ වෛද්ය අවශ්යතාවක් විසඳීම සඳහා ඉතා වැදගත් වේ."
ගිලියද් විද්‍යාව සමඟ සහයෝගයෙන් වර්ධනය කරන ලද වාචික ඉදිරිපත් කිරීමකදී, "බහු-පැල්ලම් යන්ත්ර ඉගෙනීමේ ක්‍රමයකින් ලබාගත් CRN ලකුණු භාවිතා කරමින් NASH හිස්ටොලොජියේ ගවේෂණාත්මක විශ්ලේෂණය", NASH CRN ශ්‍රේණි/අදියර පුරෝකථනය කිරීමට H&E සහ Masson ත්‍රි-වර්ණ රූප වලින් ඒකාබද්ධ තොරතුරු භාවිතා කරන නව යන්ත්ර ඉගෙනුම් (ML) පදනම් වූ ලකුණු කිරීමේ ආකෘතියක් PathAI විසින් ඉස්මතු කරනු ඇත. NASH biopsies ඇගයීම සඳහා වත්මන් ක්රියාවලිය ඉහළ විචල්යතාවයට යටත් වේ; NASH CRN ශ්‍රේණි/අදියර අඛණ්ඩ පරිමානයෙන් පුරෝකථනය කිරීමට PathAI ML හට බහුවිධ විනිවිදක රූප වලින් හිස්ටෝවිද්‍යාත්මක තොරතුරු ඒකාබද්ධ කළ හැකි ආකාරය මෙම පර්යේෂණයෙන් පෙන්නුම් කරයි, එක් එක් පැල්ලම සඳහා ඇගයීමට ලක් කරන ලද පටක සාම්පල අතර විචලනය අවම කර ගත හැකිය. තවද, මෙම අනාවැකි වලින් උපුටා ගන්නා ලද අඛණ්ඩ CRN විශේෂාංග ලකුණු එකම ආදානයකින් ලබා ගන්නා ලදී; ඒ අනුව, PathAI ආකෘතිය NASH හි histological ලක්ෂණ හතරම හා සම්බන්ධ ලක්ෂණ සෘජුවම සංසන්දනය කිරීමට ඉඩ සලසයි.
PathAI හි අඛණ්ඩ ML ලකුණු කිරීමේ හැකියාවේ කාර්යක්ෂමතාවය තවදුරටත් ප්‍රදර්ශනය කිරීම සඳහා, PathAI විසින් Novo Nordisk සමඟ සහයෝගයෙන් සංවර්ධනය කරන ලද දත්ත ඉදිරිපත් කරනු ඇත, එය NASH සිරෝසිස් රෝගීන් තුළ අක්මා හිස්ටොලොජි තක්සේරුව ව්‍යාධි විද්‍යාඥයින් සහ ML තක්සේරුව හරහා සාමාන්‍යයෙන් අනුකූල වන බව පෙන්වයි. "යන්ත්ර ඉගෙනුම් ආදර්ශ තක්සේරුව සහ ව්‍යාධි විද්‍යාඥ තක්සේරුව අතර මධ්‍යසාර නොවන ස්ටීටෝහෙපටයිටිස් සිරෝසිස් රෝගීන්ගේ අක්මා හිස්ටොලොජි මත සෙමග්ලුටයිඩ් බලපෑම් සංසන්දනය කිරීම" PathAI හි ML විශ්ලේෂණය මගින් රෝග විද්‍යාඥයින්ගේ ලකුණු වලට වඩා සැලකිය යුතු අඩු ප්ලේසෙබෝ ප්‍රතිචාරකයින් සොයාගෙන ඇති බව පෙන්වා දෙයි, කලින් වාර්තා කරන ලද නිරීක්ෂණවලට සහය දක්වමින් සහ NASH හි සායනික අත්හදා බැලීම් වලදී ML ක්‍රම මගින් ප්‍රතිකාර ප්‍රතිචාරය වඩාත් නිවැරදිව ග්‍රහණය කර ගත හැකි බවට වැඩිදුර සාක්ෂි සපයයි.
අක්මා බයොප්සි පිළිබඳ වඩාත් කැටිති ඇගයීම සඳහා දිගුකාලීන අවශ්‍යතාවයට සහාය වීම සඳහා PathAI NASH පර්යේෂණ ඉදිරියට ගෙන යයි. නව ක්‍රමයක් ඉදිරිපත් කිරීම " ප්‍රමාණාත්මක බහුමාධ්‍ය ඇනිසොට්‍රොපි රූපකරණය මඟින් අතින් විවරණයකින් තොරව CRN NASH ෆයිබ්‍රෝසිස් අවධියේ යන්ත්ර ඉගෙනීමේ පුරෝකථනය සක්‍රීය කරයි ", අනෙකුත් පටක කොටස්වල NASH CRN ෆයිබ්‍රෝසිස් අවධිය පුරෝකථනය කිරීම සඳහා පුහුණු ආකෘති සඳහා අපක්ෂපාතී විවරණ සැපයීම සඳහා ෆයිබ්‍රෝසිස් ප්‍රමාණාත්මක බහු-ආකෘති ඇනිසොට්‍රොපි රූප (QMAI) භාවිතා කරමින් NASH හි ෆයිබ්‍රෝසිස් අතින් ව්‍යාධි වේදිකාගත කිරීමේ විචලනය PathAI ආමන්ත්‍රණය කරයි. ආදර්ශ කාර්ය සාධනය ව්‍යාධි විද්‍යාඥ ලකුණු සමඟ සංසන්දනය කිරීමෙන්, මෙම ආකෘතීන් විසින් MT පැල්ලම් සහිත පටක කොටස්වල ව්‍යාධි විද්‍යා සටහනක් මගින් පුහුණු කරන ලද ආකෘති හා සැසඳිය හැකි නිරවද්‍යතාවයකින් CRN ෆයිබ්‍රෝසිස් අවධිය පුරෝකථනය කරන ලදී.
BlogInnovazione.it
Apple Vision Pro වාණිජ නරඹන්නා භාවිතයෙන් අක්ෂි ශල්‍යකර්මයක් Catania Polyclinic හි සිදු කරන ලදී.
වර්ණ ගැන්වීම හරහා සියුම් මෝටර් කුසලතා වර්ධනය කිරීම ලිවීම වැනි වඩාත් සංකීර්ණ කුසලතා සඳහා දරුවන් සූදානම් කරයි. වර්ණ ගැන්වීමට...
නාවික අංශය සැබෑ ගෝලීය ආර්ථික බලවතෙකු වන අතර එය බිලියන 150 ක වෙළඳපලක් කරා ගමන් කර ඇත.
පසුගිය සඳුදා ෆිනෑන්ෂල් ටයිම්ස් OpenAI සමඟ ගිවිසුමක් නිවේදනය කළේය. FT එහි ලෝක මට්ටමේ පුවත්පත් කලාවට බලපත්‍ර ලබා දෙයි…
