El modelo PRISM2 utiliza el diálogo clínico para interpretar diapositivas de patología

PRISM2, un modelo desarrollado por Paige y Microsoft, es capaz de interpretar imágenes de diapositivas completas utilizando un codificador basado en "perceiver" entrenado conjuntamente con teselas de tejido y diálogos clínicos extraídos de informes de patología. El modelo agrega miles de incrustaciones de teselas por diapositiva en una única representación y luego genera texto que responde a preguntas de diagnóstico. Se entrenó con 2,3 millones de imágenes de diapositivas completas y la supervisión de diálogo provino de 685.507 informes de patología convertidos en pares de preguntas y respuestas por GPT-4o. PRISM2 iguala o supera la precisión equilibrada de productos de grado clínico para la detección de cáncer de próstata y mama.