AI اور دنیا کے مشکل مسائل · طب اور دوا کی دریافت · Nature (computational biology) · 2026-10-21

فاؤنڈیشن ماڈلز کی اینسیمبلنگ کے ذریعے بیریٹ کی غذائی نالی کی پیتھولوجی میں قابلِ اعتماد مورفولوجیکل سب ٹائپنگ اور کینسر کے سراغ لگانے کی جانب

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

ہسٹو پیتھولوجی فاؤنڈیشن ماڈلز (Histo-FMs) کی حقیقی دنیا کے تشخیصی کاموں کے لیے بھروسے مندی اب تک ثابت نہیں ہوئی تھی۔ 790 مریضوں سے حاصل 3528 H&E سے رنگے گئے وہول سلائیڈ امیجز پر مشتمل BarrettNet کوہارٹ پر، جو نارمل سے لے کر غذائی نالی کے اڈینوکارسینوما تک کی اقسام پر محیط ہے، محققین نے بیریٹ کی غذائی نالی کی مورفولوجیکل سب ٹائپنگ اور کینسر کے سراغ لگانے کے لیے ان کے استعمال کو آزمایا۔ میگنیفیکیشنز اور بیک بونز کے ساتھ پانچ سب سے زیادہ ماہر-ہم آہنگ سنگل اسکیل ماڈلز کو جمع کرنے سے بتدریج بہتری ملی (سب ٹائپنگ کے لیے AUROC 0.907 اور کینسر کے سراغ لگانے کے لیے 0.909)، جبکہ ڈسپلازیا کے جائزے میں محدود فائدہ دکھائی دیا اور بیرونی توثیق اب بھی ضروری ہے۔

اصل تحریر پڑھیں ↗

تمام آئٹمز →