في خطوة مثيرة نحو تحسين تحليل الصور الطبية، أعلن الباحثون عن LitePath، الإطار الجديد الذي يعد بتقديم أداء استثنائي في مهام الباثولوجيا (Pathology) بأسلوب يتيح نشره بشكل واسع وسهل. يبدو أن انطلاق هذا النموذج الجديد يأتي في الوقت الملائم، نظرًا للتكاليف المرتفعة المرتبطة بتحليل الصور بحجم جيجابكسل (Gigapixel Whole-Slide Image Analysis).

يجمع LitePath بين نموذج LiteFM، الذي تم تقطيره من نماذج Virchow2 وH-Optimus-1 وUNI2، ومع خاصية Adaptive Patch Selector، ما يضمن اختيارًا مخصصًا للتسميات اللازمة لكل مهمة. إذ يستخدم LitePath 28 مرة أقل من المعلمات و403.5 مرة أقل من عمليات التعويم العائمة (FLOPs) مقارنةً بـ Virchow2.

وعلى جهاز NVIDIA Jetson Orin Nano Super، يعالج LitePath 208 شريحة في الساعة، مما يجعله أسرع بـ 104.5 مرة من Virchow2، كما يستهلك 0.36 كيلو واط في الساعة لكل 3000 شريحة، أي أقل بـ 171 مرة من الطاقة مقارنةً بـ RTX 3090.

تم تقييم LitePath عبر 45 مجموعة متعددة المراكز تشمل أربعة أعضاء بشرية و33 مهمة، حيث حقق متوسط تصنيف بلغ 6.56 مقارنةً بـ 6.58 لـ Virchow2، محتفظًا بـ 99.71% من أداء Macro-AUC لـ Virchow2.

كما تم تقديم تقييم قابلية النشر (Deployability Score)، حيث حقق LitePath أعلى نتيجة (0.8455) متفوقًا على H0-mini وVirchow2. في دراسة تجريبية عشوائية، أظهرت النتائج أن LitePath زاد من دقة التشخيص بنسبة تتراوح بين 4.1% إلى 15.8%، بينما قلل الوقت المطلوب للتشخيص بنسبة 10.9% إلى 14.2%.

تعتبر هذه النتائج دليلًا واضحًا على إمكانية التحليل السريع والفعال من حيث التكلفة للطباعة الباثولوجية على أجهزة متاحة، مع الحفاظ على أداء تنافسي مشرف.