最適化されたアノテーションが精密診断を支援：CodattaのRoylaty Modelを通じて病理データセットを向上させる

《TCGA PRAD データセットの最適化版 Gleason グレーディング注釈》は、Codatta と DPath.ai の共同成果であり、AI のための病理データに新たな基準を設けました。Codatta プラットフォームを通じて、トップレベルの病理学者コミュニティを集結させ、このデータセットは従来のスライスレベルの注釈を超え、ROI レベルの空間注釈を導入し、診断の詳細度、正確性、透明性を向上させました。最適化された Gleason グレーディング、詳細な注釈理由、ROI ベースの Gleason パターンマッピングを活用することで、このデータセットは AI モデルの開発と病理学研究の重要なリソースとなり、高品質な注釈データの作成における重要な課題を解決しました。Codatta のロイヤリティモデルを通じて、貢献者は自らの作品に対する所有権を保持でき、認識と持続的な価値を確保し、DPath.ai は協力的なソリューションが病理学における人工知能の発展をどのように推進するかを示しました。

図1： TCGA PRAD データセットの最適化版 Gleason グレーディング注釈。画像出典： https://huggingface.co/datasets/Codatta/Refined-TCGA-PRAD-Prostate-Cancer-Pathology-Dataset

TCGA PRAD データセットとは？

TCGA PRAD（癌ゲノムアトラス前立腺癌）データセットの最適化された Gleason グレーディング注釈は、元のスライスレベルの注釈をアップグレードし、ROI レベルの空間注釈を取り入れました。Codatta と DPath.ai によって共同開発されたこのデータセットは、病理学者コミュニティの協力によって作成され、世界中の参加を支援し、注釈の所有権を確保します。この方法は、診断の正確性、詳細度、信頼性を向上させ、AI モデルのトレーニングと病理学研究の重要な要素となります。

435 の TCGA 全スライス画像を整理することで、病理学者は 245 の改善が必要な注釈ケースを特定し、190 のケースの注釈が正確であることを確認しました。このデータセットには、スライスレベルのメタデータと ROI レベルの空間注釈が含まれており、研究者に AI パイプラインの開発、インタラクティブな腫瘍領域の探索、高度な病理学研究の貴重なリソースを提供します。

病理学 AI のエンパワーメント：Codatta と DPath.ai の連携

《TCGA PRAD データセットの最適化版 Gleason グレーディング注釈》は、協力的でコミュニティ主導のデータ作成の可能性を示し、注釈の正確性と詳細度を向上させ、AI モデルのトレーニングをより信頼性のあるものにし、医学研究の発展を促進します。しかし、これらの貢献には専門知識、時間、努力が必要であり、熟練した専門家の仕事を認識し報酬を与える持続可能なインセンティブ構造が求められます。

ロイヤリティモデル

Codatta のロイヤリティモデルは、これに対する解決策を提供します。従来の Web2 モデル（Scale AI など）と比較して、データの貢献と取得の効率を向上させます。Scale AI は一般ユーザーの即時流動性の好みに応える点で優れたパフォーマンスを発揮し、大規模なデータを迅速かつ効率的に収集できますが、専門家が専門的なタスクに従事する場合、その高額なコストが小規模な参加者を排除します。一方、Codatta は条件と資産ベースの報酬を提供することで、熟練した専門家や業界の専門家と一致しています。以下の図2に示すように、これらのインセンティブは、高品質な専門データを提供する意欲のある貢献者を引き付け、報酬が遅れる可能性があるにもかかわらず、潜在的な利益がより高くなるため、Codatta は精度と専門性が求められる垂直型 AI および高度なアプリケーションの理想的な選択肢となります。

図2：データ貢献におけるスキル熟練度と流動性の好みのマッピング

Scale AI の高額な前期コストとは異なり、Codatta のロイヤリティモデルはオンデマンド支払いシステムを導入することで、小規模な AI スタートアップの財務障壁を排除しました。この方法は、重要な最前線データの取得を民主化し、高額な前期投資を必要とせず、スタートアップが製品の市場適合性を示し、スケールを拡大することを可能にします。さらに、データを分散型金融市場における流動資産に変換することで、Codatta は貢献者が短期的な流動性ニーズと長期的な資産所有権をバランスさせることを保証します。約定取引や部分所有権などの機能は流動性をさらに最適化し、資産ベースの報酬をより広範な貢献者にとって魅力的にします。この一貫性は協力を促進し、ニッチな AI アプリケーションの革新を推進し、データ作成者とスタートアップに多様な投資エコシステムを生み出します。

DPath.ai：病理学 AI データの課題を解決する協力的なソリューション

DPath.ai は、世界中の病理学者、研究者、AI モデル開発者をつなぐ分散型プラットフォームを開発しています。私たちは高品質な病理学データの取得、キュレーション、交換を担当し、AI モデルのトレーニングに興味のあるすべての人が参加できるようにします。DPath プラットフォームはブロックチェーン技術を活用し、データ交換の透明性、公平性、安全性を確保します。

DPath.ai のようなプラットフォームは、Codatta の分散型データプロトコルを活用して、共同で透明性のある注釈を取得できます：

• タスク定義 ：明確な注釈基準（前立腺癌の Gleason グレーディングなど）を設定し、結果データの一貫性と信頼性を確保します。
• コミュニティ参加 ：世界中の熟練した病理学者が Codatta プラットフォームを通じて参加し、ロイヤリティモデルによってインセンティブを受け、データセットの将来の価値に連動した持続的な報酬を得ます。
• 品質と完全性 ：ブロックチェーンに基づく検証と多者間のクロスリファレンスにより、追跡可能な高品質な注釈が保証され、注釈者の責任感が向上します。
• 安全性とアクセス性 ：分散型の方法でデータを保存し、データ所有権を関連する個人に安全かつアクセス可能に保ちます。

図3：Codatta と DPath.ai の協力。画像出典： https://huggingface.co/datasets/Codatta/Refined-TCGA-PRAD-Prostate-Cancer-Pathology-Dataset

特定の分野のデータを協力的に取得することで、DPath.ai は正確な Gleason グレーディングを通じて TCGA PRAD データセットを豊かにし、Codatta プラットフォームが専門的な AI 分野の最前線データをどのように作成するかを示しました。この方法は持続可能な参加を促進し、データ取得を民主化し、公平で効率的な医療 AI システムの発展を加速させます。

結論

《TCGA PRAD データセットの最適化版 Gleason グレーディング注釈》は、Codatta と DPath.ai の共同成果であり、ROI レベルの注釈理由を伴う注釈を通じて病理学 AI データの診断の正確性と詳細度を向上させました。世界中の病理学専門家の参加を通じて、このプロジェクトは高品質なデータを確保し、Codatta のロイヤリティモデルを通じて貢献者に報酬を提供し、持続的な価値と所有権を確保します。この方法は協力を促進し、データの流動性を改善し、医療 AI の発展を加速させ、分散型でコミュニティ主導のソリューションの力を示しています。