2026 اختراقات على مستوى الطبيعة بخمسة ملايين شريحة من قاعدة البيانات من MSTAR إلى TITAN: نموذج قاعدة علم الأمراض WSI

التشخيص الطبي هو المعيار النوعي لتشخيص السرطان ودرجة نضج تكنولوجيا التصوير الرقمي الكلي جعلت من الممكن رقمنة الأمراض غير المتطورة

وتدعم شركة " سانغ لانغهو " المحدودة لتكنولوجيا المعلومات هذا الانجاز التكنولوجي بمجموعة بيانات عن الأمراض متعددة المنظمات، تُخزن هذه المجموعة من البيانات في معيار التصوير المصغر للنسخة المحتوي على مقياس DITC VLHL Slide Microscopy، الذي يغطي موقع هي دي إي دي، وشبكة المعلومات عن الأمراض الأحادية/التعددية، وأجهزة التغطية الخاصة، ونموذجاظرية المتعددة المنظمات، وهو مورد أساسي من مصادر البيانات للتدريب على مسارات.

إن النمذجة الأساسية لعلم الأمراض AI بعيدة المدى، ففي النماذج التقليدية، يتطلب كل نوع من أنواع السرطان نماذج تدريبية منفصلة - نماذج سرطان الرئة، ونماذج سرطان الثدي، ونماذج سرطان المعدة - مما يؤدي إلى وضع نماذج باهظة التكلفة ومن الصعب تعميمها، ويمكن أن تؤدي النماذج الأساسية إلى تخفيض كبير في تكاليف تطوير ونشر معاهد الأمراض عن طريق التدريب المسبق في مجموعة واسعة من البيانات.

في 2025-2026، أُطلقت مسابقة نموذجية أساسية في مجال علم الأمراض في معهد العلوم التشخيصية، مع عدد من أفرقة البحوث العليا والشركات التي تنشر نماذجها الخاصة بالأساس المرضية.

(Multimodal Self-Taught Pretraining) published by Nature Commissions in December 2025, integrates three-modular data on WSI, pathological reports and genetic expression, using 26,169 slip-level model couples, 32 cancer types, and over 116 million patages and the performance in the cross-97 oncology baseline missions is excellent, ranking first in the 18 missions of the ma pathological data sets.

TITAN، الذي نشره الطب الطبيعي في عام 2025، مؤشر هام لتطور مرضى AI من "التشخيص المعان" إلى "تشخيص مُلح" من خلال الإشراف البصري على التعلم الذاتي والمواءمة البصرية لـ 645 335 من مُستشفيات الأمراض، ليس فقط للتشخيص المرضي، بل أيضاً لإنتاج التقارير المرضية.

في فبراير 2026، نشرت الطبيعة منهاج أمراض الجهاز التلقائي للسي بيبو - كليبرتي والذي يجمع بين غسيل الكلى البصري في الوقت الحقيقي وحسابات هامشية لتحقيق تصنيف على مستوى الخلايا وتحليلات مورفولوجي جماعية، وهذا معلم على طريق علم الأحياء للانتقال من "التثبت من البحث" إلى "الحكم الذاتي السريري".

وبالإضافة إلى ذلك، حقق نموذج " HSFLA " (الطب الرقمي 2026) معدل دقة قدره 95.6 في المائة (باليد) في 1161 موقعاً من مواقع التفتيش العالمية، وكان الوسم التلقائي لمنطقة العزل متسقاً مع البكسات الاصطناعية بنسبة 86.6 في المائة، وقد أدخلت سلسلة " Prov-GigaPath " (Nature 2024، أرخف 2026)، أنواعاً ذات تأثير عال من الفلزات الجاهزة من قبيل " Giga-Flash "

ومن حيث حجم السوق، يتوقع أن يتجاوز حجم السوق العالمية لعلم الأمراض الرقمية 1.5 بليون دولار في عام 2026، علما بأن التشخيص الذي يساعده المعهد هو أسرع مجال نمو، وأن نقص الصين في علماء الأمراض (3-4 أخصائيين في أمراض لكل مليون نسمة، وأقل بكثير من 8-10 في البلدان المتقدمة النمو) حاد، وأن الحاجة إلى أخصائي أمراض في الأمراض في مجال الأمراض حادة بشكل خاص.

The core breakthrough of the pathology WSI AI 2025-2026 is in four ways.

الأول هو تعزيز المعرفة بالصور المتعددة، وإبداع " ماستر " هو إدماج ثلاثة صور من الصور الملتقطة في موقع الويسكي، ونص التقرير الطبي، وبيانات التعبير الوراثي، وهذا التقارب المتعدد الوسائط لا يسمح فقط بقراءة الصور المرضية، بل أيضا التقارير المرضية وفهم المعلومات الوراثية، ويحقق توليفا متعدد الأبعاد للتشخيص المرضي.

أما الثاني فهو الإشراف الذاتي/التدريس الذاتي، ويخضع هذا الاختراق للإشراف الذاتي من خلال 645 335 جهازاً من أجهزة الكشف عن الأمراض، ويمكنه أن يتعلم الطابع العالمي للصور المرضية دون وضع علامات يدوية، وقد أدى إلى انخفاض كبير في الاعتماد على البيانات المسمّاة، مما يتيح استخدام كميات كبيرة من البيانات المرضية غير المميزة.

ثالثاً، القدرة على إنتاج التقارير، لا يقدم البرنامج التشخيص الطبي فحسب، بل يقدم أيضاً تقارير طبية هيكلية، وهذا يعني أنّه يمكن لـ(آي) أن تُصدر تلقائياً تقارير أولية من (كلسر) إلى (مساعد أطباء) لفحصها وتنقيحها من قبل أخصائيي الأمراض، مما يحسن فعالية التشخيص بشكل كبير.

الرابع هو برنامج الاستقلال الإكلينيكي، منصة (سيبو) التي نشرتها الطبيعة في عام 2026، حققت عملية "عينة في" وخارج "إمراض الخلايا المستقلة" من خلال حساب الطيف الكامل من التصورات في الوقت الحقيقي، من جميع الطيف من البصر إلى الحافة، إنه تغيير نوعي في علم الأمراض من "مساعد" إلى "الأوتوم"

5 ملايين مجموعة بيانات مبادرة واي إس في مجال تكنولوجيا الطرق الطويلة تقدم دعماً رئيسياً لهذه الدراسات الحدودية، وتشمل مجموعات البيانات نظماً متعددة المنظمات تشمل أنواعاً مختلفة من هيو، وشركة إيه سي، وأجهزة خاصة، وتحتفظ ببيانات المستوى الأصلي، وجميع مستويات الهرم، وترتبط كل شريحة بتقرير تشخيصي مرضي، وتدعم علامات متعددة المستويات من الشرائح والقضية، وشبكة المعلومات، والهواتف الخلوية.

The Longhui Tech Multiorgan Pathology WSI image data set, with a size of 5 million slices, is an important data resource to support training in basic pathology models.

وفيما يتعلق بجمع البيانات، فإن جميع الشقق مستمدة من قسم طب الأمراض الوحدوي في مستشفى سانشاي، مع إعطاء الأولوية لمعيار التصوير الميكروسكوبي التابع للدائرة، مع الحفاظ على القدرة على التشغيل المتبادل بين الموقعين، و6.3.1 في المائة، وجميع القطع تخضع لمضاعف مضاعف متطور، يقاس 20 ضعفا، مع الاحتفاظ ببيانات أولية من المستوى 0، وجميع القنوات.

وبالنسبة لأنواع الصب، فإن المادة الرئيسية هي صبغة الصب؛ وطبقة الجسم الأحادي/المولتي - اللامعي؛ وصبغة خاصة حسب النوع؛ وطبقة مجمدة/مفصلة، وهذا التصميم على الطبقة يتيح نماذج لتعلم الخصائص التنظيمية لبضات مختلفة، ويدعم التعلم المشترك المتعدد الأشكال.

ومن حيث التغطية، يغطي النظام المتعدد المنظمات للطيور، ويتجنب الإفراط في التركيز من قبل سرطانات وحيدة أو مصادر لصبغة واحدة.

وفيما يتعلق بنظام العلامات، يرتبط كل شريحة بتقرير التشخيص المرضي، ويشمل مراحل التشخيص التي تنتقل عن طريق الاتصال الجنسي، ونتائج التحصين، ويقدم الدعم إلى العلامات المتعددة المستويات على مستويات الشريحة والحالات والمكتب الإقليمي والزنزانات، التي لا تستخدم على مختلف المستويات.

وفيما يتعلق بمراقبة الجودة، تُستخدم عملية التحكم التي تُجرى على ثلاثة مستويات باستخدام المعيار الأول لأخصائيي الأمراض + نائب المدير وما فوقه من الخبراء لاستعراض تقييم المطابقة.

ومن حيث الامتثال، يُسمح قانوناً لجميع القطع من مصدر، كما أن حقول PHI هي حقول مُستضعفة تماماً.

وسيتبع التطور المستقبلي لعلم الأمراض في إطار مبادرة " واي آي " ثلاث مسارات.

الأول هو التوسع المستمر في نموذج القاعدة، حيث يستخدم نظام " ماستر " حاليا 169 26 زوجا نموذجيا و 116 مليون قطعة، ولكن هذا لا يزال صغيرا مقارنة بعشرات الملايين من الشقوق المرضية المنتجة عالميا كل سنة، وسيؤدي زيادة البيانات قبل التدريب على نحو أكثر تنوعا إلى زيادة تحسين أداء نموذج القاعدة.

أما الثانية فهي تكيف السكان الصينيين، وخلافاً لأوروبا والولايات المتحدة، حيث تنتشر السرطانات المشتركة (مثل الكبد والبطن وسرطان النسيب أكثر انتشاراً)، وقد تكون النماذج القائمة على التدريب على البيانات في أوروبا والولايات المتحدة أقل أداءً لهذه السرطانات.

ثالثاً هو الاستقلالية السريرية، من التشخيص المدعوم إلى التشخيص المطلق هو الهدف النهائي لعلم الأمراض، عملية الأرصاد الذاتية للمنبر (Nature 2026) تنبأ بهذا الاتجاه، وترتبط مجموعة البيانات من تكنولوجيا لونغ هوي بعلامات متعددة المستويات وبالتقارير المرضية، التي توفر علامات منظمة للتدريب على نماذج التشخيص المستقلة.

إن تحول مسارات الأمراض من "سي إن إن" إلى نموذج قاعدة متعدد الوحدات قد كشف عن الدور الحاسم لبيانات التنوع الواسعة النطاق في العصر النموذجي الأساسي، وقد أثبت نجاح برنامج " ماستر " وشبكة تيتان أن حجم البيانات والتنوع النموذجي وعمق الوسم هي الدعائم الثلاث للأداء النموذجي الأساسي.

(لطالما أصبحت شركة (شاراى لتكنولوجيا المعلومات المحدودة التي تقوم على أكثر من 5 ملايين مجموعة بيانات عن الأمراض العضوية (واي إس آي) أصبحت مُقدّمة بيانات مهمة لعمر نموذج قاعدة الأمراض، وفي وقت حرج عندما تخترق مستويات الطبيعة والطبيعة من خلال إعادة تصميم جهاز التشخيص الطبي للأمراض، فإن تكنولوجيا (لونغ سلو) ستستمر في إطلاق التشخيصات المرضية بشكل مستقل مع بيانات عالية الجودة.

وقد اتجهت هذه الدراسة إلى التحول الأساسي من النماذج الخاصة بالبعثة إلى النماذج النموذجية الأساسية، وقد أظهرت النماذج الأساسية مثل " ماستر " و " تيتان " أنه يمكن الاستفادة من التدريب المسبق على نطاق واسع من الأمراض العامة، مما يقلل كثيرا من تكاليف وضع العلامات على البيانات، و " العتبات الإنمائية " عن طريق تحسين مستوى المجرى في المراحل النهائية مع بعثات تشخيص متعددة، وقد استحدث هذا التحول متطلبات جديدة من البيانات - تتجاوز مجموعات بيانات متداخلة حسب الاختلاف اللغة الواحدة والصيغة حسب الطلب.

ومن حيث المنافسة الصناعية، فإن المنافسة على النموذج الأساسي للمصابين بالأمراض في مجال مكافحة الأمراض هي أساساً منافسة لحجم البيانات، وقد تراكمت لدى العمالقة الدوليين مثل بايغا وباثري ملايين من البيانات السابقة للتدريب على مبادرة غرب آسيا، بينما لا تزال الصين في المراحل الأولية من هذا المجال.