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

Wolfgang Pernice, phó giáo sư tại Đại học Columbia, là người tiên phong trong việc sử dụng AI để nâng cao khả năng chẩn đoán và điều trị bệnh hiếm. Tại sự kiện NVIDIA GTC 2024, Pernice đã trình bày nghiên cứu sáng tạo của phòng thí nghiệm về các bệnh như bệnh Charcot-Marie-Tooth và rối loạn ty thể. Nhóm đã phát triển CellNet, tận dụng AI để phân tích hình ảnh tế bào có độ phân giải cao của bệnh nhân nhằm phát hiện các mô hình tinh tế chỉ ra bệnh. Điều này có thể dẫn đến chẩn đoán chính xác hơn và phương pháp điều trị mới.

Cuộc tìm kiếm phương pháp điều trị cá nhân hóa trong y học bộ gen vẫn tiếp tục, nhưng những thách thức với các bệnh di truyền hiếm vẫn còn. Phòng thí nghiệm của Pernice đang giải quyết vấn đề này bằng cách sử dụng thị giác máy tính và các kỹ thuật học sâu để vượt qua các rào cản trong chẩn đoán và điều trị các bệnh hiếm. Tận dụng GPU mạnh mẽ của NVIDIA, bao gồm GPU H100 Tensor Core, nhóm đang đào tạo các mô hình AI để nhận dạng các mô hình hình thái tế bào thường khó nắm bắt, mở đường cho các phương pháp tiếp cận hiệu quả và có khả năng mở rộng hơn đối với y học bộ gen.

Một yếu tố chính trong phương pháp luận của Pernice là khuôn khổ Chuyển giao phong cách can thiệp (IST), chống lại các hiệu ứng lô có thể làm sai lệch kết quả thử nghiệm. Bằng cách tạo ra các tập dữ liệu tổng hợp, IST tăng cường khả năng khái quát hóa của các mô hình AI, đảm bảo rằng các dự đoán là chính xác ngay cả khi dữ liệu lệch khỏi chuẩn mực. Sự tiến bộ này rất cần thiết cho sự phát triển của các công cụ chẩn đoán có thể áp dụng rộng rãi và có thể là một bước ngoặt đối với việc điều trị bệnh hiếm và y học cá nhân hóa.