日本製AIが自ら見つけ出した｢がん再発｣の特徴

AIが自ら、がん再発に関する特徴的なパターンを見つけ出した。 12月18日、国立研究開発法人・理化学研究所の革新知能統合（AIP）研究センター病理情報学チームの山本陽一朗チームリーダーと、日本医科大学泌尿器科の木村剛准教授らを中心とする共同研究グループが、AMED（日本医療研究開発機構）の助成を受けAIを使って大量のがん画像を解析、がん再発の診断精度を上げる新たな特徴を見つけたと発表した。 「教師なし」で学習 AI技術の1つであるディープラーニングを医療で使うケースでは、最初に人がAIに学習させたいことを予備知識として与える「教師あり学習」がほとんどだった。しかしこれでは現在の知見の範囲を超えられない。そこで山本リーダーらは予備知識を与えずに、診断も印もついていない大量のがんの組織画像を読み込ませた。 その結果、AIが自ら画像データの持つ規則性を見つけ出した。そこに当該患者の予後情報（患者