الذكاء الاصطناعي ومشكلات العالم الصعبة · الطب واكتشاف الأدوية · Nature (computational biology) · 2026-10-21

نحو تصنيف فرعي مورفولوجي موثوق وكشف موثوق للسرطان في علم أمراض مريء باريت عبر تجميع نماذج الأساس

العنوان الأصلي: Towards reliable morphological subtyping and cancer detection on Barrett’s esophagus pathology through ensembling foundation models

ظلّت موثوقية نماذج الأساس في أنسجة الأمراض (Histo-FMs) لمهام التشخيص في العالم الحقيقي غير مثبتة. على مجموعة BarrettNet المكوّنة من 3528 صورة شريحة كاملة مصبوغة بـ H&E من 790 مريضًا، تمتد عبر فئات تتراوح من الطبيعي إلى السرطان الغدي المريئي، اختبر الباحثون استخدامها في التصنيف الفرعي المورفولوجي لمريء باريت وكشف السرطان. وقد جلبت تجميع النماذج الخمسة الأكثر اتساقًا مع الخبراء من بين النماذج أحادية المقياس عبر مستويات التكبير والهياكل الأساسية (backbones) مكاسب تدريجية (AUROC 0.907 للتصنيف الفرعي و0.909 لكشف السرطان)، في حين أظهر تقييم خلل التنسج فائدة محدودة ويبقى التحقق الخارجي ضروريًا.

اقرأ المصدر الأصلي ↗

جميع العناصر →