AI dan Masalah-Masalah Sulit Dunia · Kedokteran & penemuan obat · Nature (computational biology) · 2026-10-21
Menuju subtipifikasi morfologi dan deteksi kanker yang andal pada patologi esofagus Barrett melalui ensembling model fondasi
Judul asli: Towards reliable morphological subtyping and cancer detection on Barrett’s esophagus pathology through ensembling foundation models
Keandalan model fondasi histopatologi (Histo-FM) untuk tugas diagnostik dunia nyata masih belum terbukti. Pada kohort BarrettNet yang terdiri dari 3528 citra whole-slide dengan pewarnaan H&E dari 790 pasien, yang mencakup kategori dari normal hingga adenokarsinoma esofagus, para peneliti menguji penggunaannya untuk subtipifikasi morfologi esofagus Barrett dan deteksi kanker. Mengagregasi lima model skala tunggal yang paling konsisten dengan pakar di berbagai magnifikasi dan backbone memberikan peningkatan inkremental (AUROC 0.907 untuk subtipifikasi dan 0.909 untuk deteksi kanker), sementara penilaian displasia menunjukkan manfaat yang terbatas dan validasi eksternal tetap diperlukan.