科学者たちがAI技術を活用しデジタル病理学の精度を向上させる方法を模索

Tokyoウィル・コーネル・メディスンとダナ・ファーバーがん研究所の科学者たちは、デジタル病理学のためのAIツールを開発しました。この分野では、組織サンプルの詳細なデジタル画像を用いて病気の診断や治療計画を助けます。最近のThe Lancet Digital Healthでの研究によれば、AI言語モデルのChatGPTがこの特定の分野に適応できることが示されています。

以下が要点です。

• ChatGPTは、デジタル病理学に関する複雑な質問に答えることができるようになりました。
• プログラミングスキルのない病理学者が高度なソフトウェアを利用するのを支援します。
• カスタマイズされたAIがデジタル病理学の作業における正確さと効率を保証します。

デジタル病理学は急速に発展しており、慎重な判断を下すために精密なツールが必要とされています。研究の主著者であるモハメド・オマー博士は、一般的なAIモデルがしばしば曖昧な回答を提供し、時には事実ではないことを作り出すことがあると指摘しています。このことは、デジタル病理学のような専門的な分野にとって問題となっています。

ダナファーバーがん研究所のレナート・ウメトン博士が主導し、ChatGPTをカスタマイズしました。彼らは最初にGPT4DFCIという安全なバージョンを使用し、2022年以降の650件のデジタル病理学関連の論文データベースを活用してモデルを改良しました。これにより、1万ページ以上の情報が追加されました。

検索補強生成（RAG）を利用したGPT4DFCIは、関連する文書を見つけて正確な回答を作成することができます。チームは、GPT4DFCIが通常のGPT-4モデルよりも正確で関連性の高い回答を提供することを発見しました。また、医療用途で非常に重要な点として、架空の情報を生成しないことも確認されました。

このカスタマイズされたモデルの主な利点は、特定の参照を示すことができる点です。研究者たちは、GPT-4の回答と比較し、関連する出版物を確認することで、その正確性を確認しました。この新しいシステムは、複雑な情報を迅速に要約することで時間を節約することも可能です。

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AIは現在、コーディング作業を支援することができます。PathMLは組織画像を解析するためのツールであり、Pythonの知識が必要です。多くの病理学者はこのツールの使用が難しいと感じています。しかし、PathMLをChatGPTと接続することで、ユーザーはコーディングのサポートを受けることができるようになりました。

「ChatGPTと優れた情報検索手法は、基礎研究者がデジタル病理学の分野で役立つ」とUmeton博士は述べました。これらのAIツールは、正確な回答が求められる複雑なテーマに非常に役立ちます。

ChatGPTのようなAIツールを特定の分野で活用することは、テクノロジーに詳しくない専門家でも利用しやすくなります。デジタル病理学の進化に伴い、専門的なAIツールは医師がより迅速かつ正確に疾患を診断する手助けをし、患者ケアの向上につながります。

このような進歩は他の医療分野にも期待を持たせます。AIツールといった技術は特定の医療分野向けに開発される可能性があります。デジタル病理学における進展は、さまざまな医療専門分野におけるさらなるAIソリューションの開発につながるでしょう。

これらの革新によって、医療研究や実践の方法が変わり、さまざまな分野の多くの専門家が先進技術を利用できるようになります。