نموذج أساسي لعوامل التصوير الحيوية للسرطان

تتميز النماذج الأساسية في التعلم العميق بوجود نموذج ضخم واحد تم تدريبه على كميات هائلة من البيانات ليكون الأساس لمهام مختلفة لاحقة. عادةً ما تُدرَّب النماذج الأساسية باستخدام التعلم الذاتي المراقب، وتتفوق في تقليل الحاجة إلى عينات تدريب في التطبيقات اللاحقة. هذا مهم بشكل خاص في الطب، حيث غالبًا ما تكون مجموعات البيانات الموسومة الكبيرة نادرة. هنا، طورنا نموذجًا أساسيًا لاكتشاف عوامل تصوير حيوية للسرطان من خلال تدريب مشفر تلافيفي باستخدام التعلم الذاتي على مجموعة بيانات شاملة تضم 11467 آفة تصويرية. تم تقييم النموذج الأساسي في تطبيقات مميزة وسريرية ذات صلة بعوامل تصويرية حيوية للسرطان. وجدنا أنه ساعد في تعلم أفضل وأكثر كفاءة لعوامل التصوير الحيوية وأدى إلى نماذج خاصة بالمهام تفوقت بشكل ملحوظ على النماذج التقليدية المراقبة والتنفيذات المدربة مسبقًا الحديثة في المهام اللاحقة، خاصة عندما كانت أحجام مجموعات التدريب محدودة جدًا. علاوة على ذلك، كان النموذج الأساسي أكثر استقرارًا تجاه التغيرات في المدخلات وأظهر ارتباطًا قويًا مع البيولوجيا الأساسية. تُظهر نتائجنا الإمكانيات الهائلة للنماذج الأساسية في اكتشاف عوامل تصوير حيوية جديدة قد تمتد إلى حالات سريرية أخرى، ويمكن أن تسرع من الترجمة الواسعة النطاق لعوامل التصوير الحيوية إلى الممارسات السريرية.