AIが解く世界の難問 · 医学・創薬 · Nature (computational biology) · 2026-10-22
甲状腺乳頭癌の説明可能な細胞学的分類に向けた、オントロジー誘導型ニューロシンボリックConvNeXtV2–Swin Transformer
原題: Ontology-guided neuro-symbolic convNeXtV2–swin transformer for explainable cytological classification of papillary thyroid carcinoma
甲状腺乳頭癌の細胞診で問題となる微細な形態差や観察者間のばらつき、検体の不均一性に対応するため、細胞・核の細部と広い空間的文脈を組み合わせる分類モデルを開発した。独立テストで正解率96.19%、外部テストで91.4%を達成した。注目領域の解析とオントロジーに基づく解釈も提供するが、独立したバイオマーカー検出や専門家と同等の病理学的推論を行うものではない。