AI এবং বিশ্বের কঠিন সমস্যাগুলো · চিকিৎসা ও ওষুধ আবিষ্কার · Nature (computational biology) · 2026-10-21

ফাউন্ডেশন মডেল এনসেম্বলিংয়ের মাধ্যমে ব্যারেটের ইসোফেগাস প্যাথলজিতে নির্ভরযোগ্য মরফোলজিক্যাল সাবটাইপিং ও ক্যান্সার শনাক্তকরণের পথে

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

বাস্তব-জগতের ডায়াগনস্টিক কাজে হিস্টোপ্যাথলজি ফাউন্ডেশন মডেলের (Histo-FM) নির্ভরযোগ্যতা এখনও অপ্রমাণিত ছিল। 790 জন রোগীর 3528টি H&E-রঞ্জিত whole-slide ছবির BarrettNet কোহোর্টে—যা স্বাভাবিক থেকে ইসোফেজিয়াল অ্যাডেনোকার্সিনোমা পর্যন্ত বিভাগ জুড়ে রয়েছে—গবেষকেরা ব্যারেটের ইসোফেগাসের মরফোলজিক্যাল সাবটাইপিং ও ক্যান্সার শনাক্তকরণে এগুলোর ব্যবহার পরীক্ষা করেন। বিভিন্ন ম্যাগনিফিকেশন ও ব্যাকবোন জুড়ে বিশেষজ্ঞদের সঙ্গে সবচেয়ে সামঞ্জস্যপূর্ণ পাঁচটি single-scale মডেল একত্রিত করায় ক্রমবর্ধমান লাভ হয় (সাবটাইপিংয়ে AUROC 0.907 এবং ক্যান্সার শনাক্তকরণে 0.909), তবে ডিসপ্লেসিয়া মূল্যায়নে সীমিত উপকার দেখা গেছে এবং বাহ্যিক যাচাই এখনও প্রয়োজন।

মূল লেখা পড়ুন ↗

সব আইটেম →