研究人员为数字病理学定制人工智能工具

　　他们发表在《柳叶刀数字健康》(Lancet Digital Health)杂志上的论文表明，ChatGPT是一种用于理解和生成文本的人工智能语言模型，可以量身定制，为有关数字病理的问题提供准确的回答，并汇编详细的结果。这组作者还发现，ChatGPT可以帮助没有丰富编码经验的病理学家使用复杂的软件来分析组织样本，帮助弥合病理学和数字病理学技能之间的差距。

　　ChatGPT是一个大型语言模型(LLM)，这意味着它使用大量数据生成关于广泛主题的文本。

　　该研究的主要作者、威尔康奈尔医学院(Weill Cornell medicine)病理学和实验室医学研究助理教授、计算和系统病理学部门成员穆罕默德·奥马尔(Mohamed Omar)博士说:“法学硕士学位适用于一般任务，但它们并不是获取专业领域有用信息的最佳工具。”Luigi Marchionni博士，病理学和实验室医学副教授，计算和系统病理学系主任，也是这项研究的合著者。

　　为了创建能够提高数字病理学所需的细致决策的效率和准确性的人工智能工具，通讯作者雷纳托·乌梅顿博士(Dana-Farber癌症研究所信息与分析部门人工智能运营和数据科学服务主任)率先定制了ChatGPT。

　　“一般法学硕士有两个主要问题。首先，他们通常提供冗长的一般性回复，不包含有用的信息。”“其次，这些模型可能会产生幻觉，凭空编造一些东西，包括文献引用。这在数字病理学和癌症生物学等专业领域尤其糟糕。”

　　为了解决这些小故障，Umeton开始在Dana-Farber (GPT4DFCI)实施一个安全、私密和安全的ChatGPT版本。研究人员通过访问数字病理学最新发展的综合和精心设计的数据库来增强GPT4DFCI，该数据库包括从2022年起的650份出版物，增加了10,000多页的文献。

　　Umeton说:“我们可以让这个新系统在数字病理学的许多特定主题或技术上赶上我们，并在几秒钟内得到结果，其细节、深度和总结程度是当前科学文献工具或搜索引擎所不存在的。”

　　他们使用了检索增强生成(RAG)技术，该技术使GPT4DFCI能够从这个专门的数据库访问相关文档或信息，并对用户关于数字病理学的提示生成准确的响应，但没有超出该领域。

　　奥马尔和他的同事比较了GTP4DFCI和更通用的GPT-4模型的反应。通过要求GTP4DFCI提供用于生成响应的特定出版物的链接，他们确定了答案是准确和有根据的。改进后的模型提供了比GPT-4更精确、更相关的答案，而且一次也没有出现幻觉。

　　奥马尔说:“我希望这将成为其他医学或医学研究领域更多特定领域工具的催化剂。”

　　该团队开发的第二个人工智能程序帮助病理学家使用PathML，这是一个专门的软件库，需要熟悉编程语言Python来分析庞大而复杂的组织病理学图像数据集。“没有编码经验的病理学家或科学家经常发现PathML在图像分析任务中非常具有挑战性，”Omar说。

　　研究人员将PathML与ChatGPT集成在一起，允许用户简单地输入关于使用PathML进行组织病理学分析的问题。然后，该工具提供了一步一步的、准确的示例编码说明。

　　Umeton说:“我们的研究表明，当与适当的信息检索技术相结合时，ChatGPT和有保障的人工智能工具(如GPT4DFCI)可以非常有效地支持基础研究人员。”“这些工具甚至在需要极其精确答案的非常复杂的主题上也很有帮助，比如数字病理学。”

　　来源:康奈尔大学

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