Ho appena avuto il piacere di essere intervistato da @Nature sul crescente utilizzo dell'IA nella patologia digitale. Con carichi di lavoro in aumento e carenze globali di patologi, il settore si sta rivolgendo all'IA non come a un lusso, ma come a una necessità. Articolo completo: Nell'articolo, discuto di come i recenti progressi nei modelli di base come UNI-2 e CONCH stiano ridefinendo ciò che è possibile nella diagnostica oncologica. Addestrati su centinaia di milioni di campioni di patologia, questi modelli vanno oltre la classificazione: abilitano la sottotipizzazione molecolare, la generazione di didascalie e persino l'inferenza zero-shot. Ma mentre l'hype è reale, anche le sfide lo sono. La generalizzazione tra siti, la mancanza di validazione esterna e gli ostacoli normativi rimangono barriere significative. Dobbiamo investire in benchmarking robusti, studi multi-istituzionali e progettazione di modelli affidabili per garantire che l'IA supporti veramente—e non sostituisca—il giudizio clinico. La patologia digitale non è il futuro—è già qui. Rendiamola sicura, scalabile ed equa. @UHN_Research @PMResearch_UHN @VectorInst @UofT