Tocmai am avut plăcerea de a fi intervievat de @Nature despre creșterea AI în patologia digitală. Cu volumul de muncă în creștere și deficitul global de patologi, domeniul se îndreaptă către AI nu ca un lux, ci ca o necesitate. Articol complet: În articol, discut despre modul în care progresele recente în modelele de bază precum UNI-2 și CONCH redefinesc ceea ce este posibil în diagnosticarea cancerului. Antrenate pe sute de milioane de patch-uri patologice, aceste modele depășesc clasificarea: permit subtiparea moleculară, generarea de subtitrări și chiar inferența zero-shot. Dar, în timp ce hype-ul este real, la fel sunt și provocările. Generalizarea între site-uri, lipsa validării externe și obstacolele de reglementare rămân bariere majore. Trebuie să investim în benchmarking robust, studii multi-instituționale și design de modele de încredere pentru a ne asigura că AI susține cu adevărat – nu înlocuiește – judecata clinică. Patologia digitală nu este viitorul – este deja aici. Să-l facem sigur, scalabil și echitabil. @UHN_Research @PMResearch_UHN @VectorInst @UofT