Generatived (Beta) | Cung cấp tin tức và xu hướng mới nhất về AI sáng tạo

Nghiên cứu AI của LG tận dụng sức mạnh của Amazon Web Services (AWS) để tăng cường đáng kể việc phát hiện và chẩn đoán sớm bệnh ung thư. Bộ phận nghiên cứu AI của một tập đoàn Hàn Quốc tận dụng công nghệ đám mây AWS để phát triển mô hình dựa trên bệnh lý, EXAONEPath, nhằm giảm thời gian cần thiết cho xét nghiệm di truyền từ hai tuần xuống chưa đầy một phút. Sự tiến bộ này giúp tăng tốc độ chẩn đoán và điều trị bệnh nhân, đồng thời cung cấp cách tiếp cận hiệu quả hơn cho các chuyên gia chăm sóc sức khỏe.

Mô hình EXAOONEPath phân loại hiệu quả các đặc điểm hình ảnh ở cấp độ tế bào trong hình ảnh mô bệnh học với độ chính xác trung bình tuyệt vời là 86,1% trên nhiều điểm chuẩn khác nhau. Bằng cách tận dụng cơ sở hạ tầng đám mây của AWS, LG AI Research có thể nhanh chóng truyền và xử lý lượng lớn dữ liệu, giảm thời gian đào tạo mô hình từ 60 ngày xuống chỉ còn một tuần. Điều này không chỉ cải thiện khả năng chẩn đoán mô hình mà còn giảm 35% chi phí quản lý dữ liệu và cơ sở hạ tầng cũng như giảm 95% thời gian chuẩn bị dữ liệu.

LG AI Research đã kết hợp Amazon SageMaker để đào tạo và triển khai mô hình EXAONEPath tinh vi, một phần của hệ thống EXAONE AI lớn hơn. Việc phát triển mô hình này mất 8 tháng, bao gồm phân tích hơn 35.000 hình ảnh mẫu mô có độ phân giải cao và 285 triệu điểm dữ liệu. Tài nguyên điện toán và lưu trữ mạnh mẽ của AWS, bao gồm cả GPU NVIDIA, đã đẩy nhanh quá trình đào tạo và suy luận cho khối lượng công việc deep learning của LG AI Research.

Dan Sheeran, Tổng Giám đốc Chăm sóc sức khỏe và Khoa học Đời sống tại AWS, nhấn mạnh những tiến bộ nhanh chóng về AI trong chăm sóc sức khỏe mà AWS đã hỗ trợ. Ông nhấn mạnh rằng sự hợp tác với LG AI Research trên EXAONEPath sẽ thay đổi việc chẩn đoán và điều trị ung thư, cung cấp dịch vụ chăm sóc cá nhân hóa và kịp thời hơn cho bệnh nhân. LG AI Research có kế hoạch tiếp tục cải thiện EXAONEPath và mở rộng khả năng phát hiện nhiều loại bệnh ung thư hơn, góp phần vào nỗ lực toàn cầu nhằm chống lại căn bệnh này.