Microsoft ResearchとPaige、病理基盤モデルPRISM2を開発しNature Medicineで発表

PRISM2は、病理画像と、実際の病理報告書から作った情報を組み合わせて学習した基盤モデルである。研究チームは画像と報告書をひも付け、数百万件の質問と回答の例を作成し、視覚的な所見と診断の言葉を結び付けた。

現在の病理AIの多くは、特定の種類のがんの検出など単一の目的向けに作られており、新しい用途ごとに作り直しが必要になる。PRISM2は、プロンプトや質問に応答できる単一のモデルでより広いタスクを支えることを目指した研究である。研究者は、新しい用途ごとにゼロから作らずに済み、将来の病理ツールの構築や適応が容易になる可能性があるとしている。

このモデルは画像のみでも、画像とテキストの両方でも扱える。従来の病理基盤モデルは主に画像から視覚的な表現を学ぶものが多かったが、PRISM2は組織の視覚パターンと臨床医が診断で使う言語を結び付けるよう、最初から設計された。

評価では、前立腺がん、乳がん、乳房リンパ節転移の検出などのベンチマークで、専用システムと同等かそれ以上の性能を示した。研究者はこれらの結果を、タスクごとに別モデルを作らずに報告したとしている。完全なモデルの重みは研究用途向けにHugging Faceで公開されている。