CHIEF: 臨床組織病理学影響評価基盤モデル

CHIEF は、臨床病理画像の解析に特化した汎用 AI モデルです。異なる病院や多様な患者データ間の一般化性能が向上しており、さまざまな医療機関や患者グループのデータに適応可能です。

特徴と機能

1. 汎用性の高い病理画像解析
   • 病理スライド写真を自動分析可能。
   • 癌細胞の検出、癌の部位とタイプの特定、病状の進行予測を支援。
2. 大規模データでのトレーニング
   • 合計 60,530枚 の全スライド画像を使用。
   • 19種類の異なる解剖部位をカバー。
   • 無監督および弱監督の事前学習手法を採用し、44TB の高解像度病理画像データセットを活用。
3. 広範な検証実績
   • 24施設、19,491枚の画像での性能検証を実施。
   • 現行の最先端ディープラーニングモデルと比較し、性能が最大 36.1% 向上。
4. 医療現場での活用
   • 医師がより迅速かつ正確に診断を行うための強力なサポートツール。
   • 現在、研究者や医療機関が利用可能。

リソース

• GitHub: CHIEF プロジェクト

CHIEF は、病理診断における効率性と正確性を大幅に向上させる次世代ツールです。医療現場や研究機関での活用が期待されています。