医用画像だけでなく、テキストなどその疾患に関する別の診療情報についても同時学習するAIで開発した疾患画像判別モデルが、画像だけで開発したモデルよりも肝腫瘤の判定において判別能が高いことを、東京大学医学部附属病院とグルーヴノーツ(福岡県福岡市)の研究チームが研究で明らかにした。研究チームではこの開発手法は他の医療分野でも応用可能だとしている。 異なる種類の情報を統合し学習する「マルチモーダル深層学習」により開発 研究成果を発表したのは、東京大学医学部附属病院 検査部の佐藤雅哉 講師、小林玉宜 臨床検査技師、矢冨裕 教授、消化器内科の中塚拓馬 助教、建石良介 講師、小池和彦 教授(研究当時)ら、および株式会社グルーヴノーツの田中孝 コンサルタントらのグループ。肝癌のスクリーニングでもっとも活用される腹部超音波検査は、現状この画像のみでの良性/悪性の鑑別が難しいため、疑い例が見つかった場合改めて