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LG AIの研究者は、医療AIモデルを明らかにしています
新薬開発の個人的なカスタマイズされた治療法

LG AIの研究者は、9日にExaone Path 2.0を発表しました。これは、昨年8月に導入された1.0モデルよりも高品質のデータを学習することで、病気をより正確に予測できるモデルです。パーソナライズされた治療と新薬の開発に使用されることが期待されています。

既存のEXA1パス1.0モデルは、診断プロセス中に撮影された画像全体を、数千個のピースを分割する「パッチ」ユニットに分析しました。この場合、特定の細胞または組織に焦点を当てて、予測精度が低下しました。 2.0モデルは、画像全体を分析するように設計されています。スライド画像全体（WSI）と呼ばれるこのデータには、膨大な量のセルと組織構造が含まれており、予測精度が上昇しています。

LG AIの研究者は、肺がん、直腸癌、EXA1パス2.0の結腸癌などの主要な癌の精度が精度の78.4％を示したと述べました。主要なベンチマークに基づくLGの比較は、ハーバード大学医学部（75.5％）またはマイクロソフト（70.7％）によって作成されたAIモデルよりも高いレベルを示しました。

LG AIの研究者は、EXA1 Pass 2.0が10,000を超える高品質データを学習できるため、高価なゲノム検査なしで画像を分析することで遺伝的変異を予測できることを強調しました。 LG AIの研究者AIビジネスチームリーダーであるPark Yong -Min氏は、次のように述べています。

LG AIの研究者は、Vanderbilt University Medical Centerの教授であるHwang Tae -Hyunの教授であるHwang Tae -HyunとのEXA1 Pass 2.0モデルに基づいて、医療AIプラットフォームを開発する予定です。目標は、疾患の早期診断、個人遺伝子の治療の開発、治療効果の進行など、AIを通じて個別の精密医療年齢を開くことです。

ファン教授は、「私たちが開発するAIプラットフォームは、実際の患者ケアと治療を支援し、新薬開発のプロセス全体を革新するゲームチェンジャーになるでしょう」と述べました。

Park Hyun -ik、Reporter [email protected]

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