2026.01.14
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がんAI予測
医療の現場ではAI技術が広く活用されていますが、AIによる診断や予測の精度にはまだ問題が残されていると言われています。そこで、理化学研究所および東北大学らに共同研究グループは、「AIの推論過程に医学的知識を組み込む新しいアプローチを提示し、がんAI予測における『二重の壁』である施設差や検体差に左右されない、データ効率の高い技術を構築した」と発表しました。実は、医療現場で用いられる病理画像は病院ごとに色や質が異なり、手術前の生検検体と手術後の全摘検体では観察によって得られる情報も大きく変わる」とのことです。すなわち、AIにとってこれらの“ばらつき”が予測精度を下げているというのです。つまり、どこでも同じように使えるAIの実現を阻んできたとのこと。今回、本共同研究グループは、前立腺がん患者の生検組織から将来の症状進行を「病理プロファイル」を用いてAI予測しました。この病理ファイルは、「病理画像から抽出した１００種類の特徴について各症例にどの特徴がどれだけ含まれているのか定量化した表」のことです。そして、AI予測を行う際に、「人間の基準より少しだけ詳しい道しるべ」というべき中間推論スコア、つまり最終結果の予測前にまず「中間的尺度」を推定することで、AI予測の精度と汎用性を同時に向上することができたと述べています。すなわち、一つ目の壁である「病院ごとの違い」そして、二つ目の壁である「検査の種類の違い」を超える道筋を示したことであると述べています。本共同研究グループは、「少数データが原因となる汎用性の低下という問題に対して一つの解決アプローチを掲示したこと」そして、AIが見つけた初見を生物学的に深く理解するためのAI支援を推進することで、汎用的な予後予測、高精度な疾患解析、創薬開発の加速化を通して患者一人一人に役立つ研究を継続していきたい」と結んでいます。
https://www.tohoku.ac.jp/japanese/2026/01/press20260109-03-AI.html
画像はプレスリリースから引用させて頂きました。
SM
