AACR: Les modèles d'apprentissage machine pré-entraînés aident à diagnostiquer le cancer de la peau non mélanome
par Elana Gotkine Healthday Reporter
TUESDAY, April 29, 2025 -- Leveraging whole slide embedding from pretrained foundation models (FMs) improves nonmelanoma skin cancer (NMSC) diagnosis, according to a study presented at the annual meeting of the American Association for Cancer Research, held from April 25 to 30 in Chicago.
Spencer Ellis, from the University of Chicago, and colleagues examined the effectiveness of general purpose FMs for diagnosis of NMSC, spécifiquement dans des environnements limités aux ressources. Trois FMS de pathologie (UNI, Prism et Prov-Gigapath) ont été évalués, tout comme un modèle de base RESNET18. Les données ont été incluses pour 2 1330 images à glissement entier de 553 échantillons de biopsie NMSC suspectés de 455 participants: 706 tissu normal; 638 Maladie de Bowen; 575 carcinome à cellules basales; et 211 carcinome épidermoïde invasif.
Les chercheurs ont constaté que les trois FMS ont surperformé de manière significative RESNET18 (zone moyenne sous la courbe caractéristique de fonctionnement du récepteur [AUROC], 0,805). Le meilleur modèle global a utilisé les incorporations de carreaux de prisme agrégées à l'aide du réseau de percepteur intrinsèque de Prism, qui a formé un modèle de perceptron multicouche (MLP) pour prédire le sous-type de NMSC (AUROC, 0,925). L'utilisation de plusieurs instances basée sur l'attention apprenant à agréger les incorporations de carreaux pour former un modèle MLP était optimale pour les modèles UNI et Prov-Gigapath (AUROCS moyens, 0,913 et 0,908, respectivement). La méthode la plus simple avec une régression logistique des intégres agrégés de regroupement moyen mondial pourrait obtenir des résultats raisonnables pour le prisme, l'université et le prov-gigapathe (AUROCS moyens, 0,882, 0,865 Le coauteur Steven Song, de la Pritzker School of Medicine de l'Université de Chicago, a déclaré dans un communiqué.
Avertissement: Les données statistiques dans les articles médicaux fournissent des tendances générales et ne concernent pas les individus. Les facteurs individuels peuvent varier considérablement. Recherchez toujours des conseils médicaux personnalisés pour les décisions de santé individuelles.
Source: Healthday
Publié : 2025-04-30 06:00
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