東京科学大の研究チームは、腫瘍の数が7－14個と限られた学習データでも肝腫瘍領域を抽出できる、少数データで学習可能なスモールデータAIモデル「MHP－Net」を開発したと明らかにした。医師の手作業を大幅に軽減するなど、負担やコストを軽減し導入促進が期待できるという。【斯波祐介】


　従来のディープラーニングモデルのAIでは、手作業での正解付与であるアノテーション付きの症例が何千から何万も必要で、医療AI開発の障壁になっていた。MHP － Netは画像全体でなく、膨大な数の3D画像パッチを使用し、少数の学習データで肝腫瘍領域の抽出を行えるようにした。 　同大総合研究院バイオメディカルAI...