2025年01月14日（圣地亚哥）内窥镜数据采集和 AI 分析领域的Virgo宣布推出EndoML，这是一个全栈 AI 开发平台，利用Virgo 专有的内窥镜基础模型EndoDINO的强大功能。Virgo 的存储库中有超过 175 万个手术视频，为胃肠道 (GI) 护理的 AI 驱动洞察带来了无与伦比的规模和多样性。
- arXiv 上的一篇新研究论文详细介绍了 EndoDINO 在各种胃肠道内窥镜检查任务（例如解剖标志分类、疾病严重程度评分和息肉分割）中的最新性能。
- Meta博客文章重点介绍了 Virgo 对 DINOv2 的利用，DINOv2 是 Meta 用于计算机视觉的开源自监督学习框架。
Virgo 创始人兼首席执行官Matt Schwartz 表示： “EndoML 使医疗服务提供商和制药公司等组织能够使用更少的训练数据构建强大的 AI 模型，安全地从自己的内窥镜视频中提取 AI 特征，并训练定制的精准医疗模型。借助 EndoDINO，我们正在为 AI 如何影响药物研发、临床试验和胃肠道疾病患者护理树立新标准。”
与 Meta 的 DINOv2 合作加速 AI 创新
EndoDINO 是使用 Meta 的 DINOv2 架构开发的，该架构有助于对大型未标记数据集进行自我监督学习。Virgo 的新研究论文表明，EndoDINO 显著提高了 GI 特定任务的性能，为众多临床应用奠定了基础。
通过人工智能改变胃肠病学
哈佛医学院医学副教授、贝斯以色列女执事医疗中心胃肠病学家Tyler Berzin博士 表示：“Virgo 的 AI 基础模型有可能将内窥镜检查视频从常规手术记录转变为个性化医疗和预测分析的宝贵资源。通过利用患者护理期间已经收集的数据，我们可以发现全新的、可操作的见解，以促进治疗结果。”
拓展精准医疗的可能性
EndoML 加速了几乎所有可以想象的胃肠道内窥镜下游任务的 AI 模型的开发。通过使用 EndoDINO 基础模型处理视频，研究人员可以快速开始开发自己的模型，例如息肉分类和分割、疾病严重程度评分，甚至预测治疗模型。从安全角度来看，研究团队可以在自己的托管环境中运行 EndoML，并连接到自己的数据源或获得许可的真实世界数据。
| 信息 | 来源 |
| Virgo Launches EndoML: A Revolutionary AI Platform Powered by the EndoDINO Foundation Model | https://www.prnewswire.com/news-releases/virgo-launches-endoml-a-revolutionary-ai-platform-powered-by-the-endodino-foundation-model-302349629.html |
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