新闻稿显示，界最基于检测该人工智能模型正在针对“前所未有的大的的数据量”进行训练，其中包括数十亿张图像。图像
据介绍，识别它可以识别常见的癌症癌症和难以诊断的罕见癌症，研究人员希望它最终能够帮助医生应对人手不足以及病患数量不断增加的微软问题。
Paige 为病理学家开发了数字和 AI 驱动的宣布型旨解决方案，这些医生对体液和组织进行实验室测试以做出诊断。作建
“只有在病理学家说有癌症之前，立世你才有癌症。界最基于检测这是大的的整个医学体系中的关键一步”，Paige 的联合创始人兼首席科学家托马斯・富克斯在接受 CNBC 采访时表示。
富克斯表示，病理学家的工作流程在过去的 150 年里几乎没有改变。例如，为了诊断癌症他们会在显微镜下观察玻片上的一片组织。虽然这种方法经过验证并非常成熟，但如果期间漏掉了什么则可能会对患者造成严重后果。
因此，Paige 一直在努力将病理学家的工作流程数字化，以提高该专业领域的准确度和效率。
查询发现，Paige 的 FullFocus 已获得美国食品和药物管理局（FDA）的批准，它可以帮助病理学家直接屏幕上查看数字幻灯片而无需依赖显微镜。
此外，Paige 还建立了一个 AI 模型，可以帮助病理学家在屏幕上识别乳腺癌、结肠癌和前列腺癌。
实际上，Paige 是唯一一个获得 FDA 批准，让病理学家将 AI 作为辅助工具用于识别前列腺癌的公司。其 CEO 安迪・莫伊表示，这在一定程度上可能是因为与存储成本和数据收集相关的障碍。
数字化单个幻灯片可能需要超过 1GB 的存储空间，因此大规模数据收集的相关基础设施和成本会迅速增加。福斯说，对于较小的卫生系统来说，存储成本可能会成为一大阻碍，这就是为什么历来只有富裕的学术中心才能够投资于数字化病理学的原因。
为了说明其规模之大，Paige 表示其拥有的数据比 Netflix 多 10 倍，包括平台上存在的所有节目和电影。但是为了扩大运营并建立一个可以识别更多癌症类型的 AI 工具，Paige 选择求助于微软。
近一年半来，Paige 一直在使用微软的云存储和超级计算基础设施来构建一个先进的新 AI 模型。
据称，Paige 最初的 AI 模型使用了来自 50 万张病理切片的超过 10 亿张图像，但福斯表示，该公司与微软合作开发的模型“比现有的任何东西都要大几个数量级”。该模型正在使用 400 万张幻灯片进行训练，以识别常见的和罕见的癌症，这些癌症往往很难诊断。Paige 表示，这是有史以来宣布的最大型的计算机视觉模型。
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(责任编辑：探索)