LG AI Research unveiled its next-generation medicine artificial intelligence (AI) model, the EXAONE Path 2.0, on Wednesday, aiming to transform cancer diagnosis and drug development. This announcement follows the launch of the EXAONE Path 1.0 in August last year, which the company characterized as a significant advancement in multimodal AI application in oncology.
The EXAONE Path 2.0 has been trained on high-quality data to evaluate genetic mutations, expression patterns, and subtle structural modifications in human cells and tissues using pathology slide images. This advancement is designed to facilitate earlier cancer diagnoses and provide more precise prognoses, assisting doctors in creating personalized treatment plans. Additionally, the AI model is anticipated to contribute to more efficient drug development processes.
The EXAONE Path 2.0 leverages multimodal data, including DNA, RNA, and pathology images, integrating high-resolution whole slide images (WSI). These images contain gigabytes of cellular data combined with multiomics information. Traditionally, such images are segmented into thousands of patches for detailed analysis, enhancing the model's capability to process complex biological data.
LG AI Research는 암 진단 및 약물 개발 혁신을 위한 차세대 의약 인공지능(AI) 모델인 EXAONE Path 2.0을 공개했습니다. 이 모델은 수요일에 발표되었습니다.
LG 그룹의 AI 연구 부서인 LG AI Research는 작년 8월 EXAONE Path 1.0을 출시했다고 밝혔으며, 이는 종양학 분야에서 다중 모달 AI 사용에 있어 "중대한 발전"을 나타낸다고 전했습니다.
새로운 EXAONE Path 2.0은 고품질 데이터에 기반하여 유전자 변이, 발현 패턴 및 인간 세포와 조직의 미세 구조 변화를 분석하도록 훈련되었습니다. 이는 병리 슬라이드 이미지를 통해 가능합니다.
이 모델은 보다 이른 암 진단과 더 정확한 예후를 가능하게 하여 의사들이 개인화된 치료 계획을 수립하는 데 도움을 줄 것으로 기대되고 있습니다. 또한, 보다 효율적인 약물 개발에도 사용될 것으로 예상됩니다.
EXAONE Path 2.0은 DNA, RNA 및 병리 이미지를 포함한 다중 모달 데이터를 활용하여 고해상도 전체 슬라이드 이미지(WSI)를 통합하며, 이는 각각 기가바이트의 세포 데이터를 포함한 다중 오믹스 정보를 제공합니다.
이러한 이미지는 전통적으로 분석을 위해 수천 개의 패치로 분할됩니다.