AI और दुनिया की कठिन समस्याएँ · चिकित्सा और दवा खोज · Nature (computational biology) · 2026-10-16

फ़ाउंडेशन मॉडल का उपयोग करके सर्जिकल रिसेक्शन मार्जिन की स्वचालित लेबलिंग

मूल शीर्षक: Autonomous labeling of surgical resection margins using a foundation model

पैथोलॉजी में सर्जिकल रिसेक्शन मार्जिन का आकलन मैन्युअल इंकिंग की त्रुटियों, ऊतक की विकृति और कॉटरी से हुए नुकसान से प्रभावित होता है। लेखकों ने एक वर्चुअल इंकिंग नेटवर्क विकसित किया है, जो एक फ्रोज़न फ़ाउंडेशन मॉडल और एक छोटे क्लासिफ़ायर का उपयोग करके बिना भौतिक स्याही के संपूर्ण-स्लाइड इमेज पर मार्जिन को मैप करता है। अनदेखे ऊतक ब्लॉकों की 20 स्लाइडों पर इसने क्षेत्र-स्तर पर लगभग 73.3% सटीकता हासिल की और ऐसे ओवरले बनाए जो गुणात्मक रूप से विशेषज्ञों के एनोटेशन से मेल खाते थे। ये परिणाम प्रूफ़-ऑफ़-कॉन्सेप्ट हैं और इन्हें बड़े क्लिनिकल समूहों में सत्यापित करने की आवश्यकता है।

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