AIが解く世界の難問 · 医学・創薬 · Nature (computational biology) · 2026-10-23
視覚言語モデルによる乳房X線検査レポートの自動生成：合成データから実データへの2段階転移学習
原題: Two-stage synthetic-to-real transfer learning for automated mammography report generation using vision-language models
乳房X線画像と読影レポートの対になったデータが乏しいという問題に対し、BI-RADS注釈から作った合成レポートでMedGemma-4Bを事前学習し、実際の読影レポートで微調整する2段階の手法を提案した。事前登録された対照評価では、合成データによる事前学習が性能を高めるという差は、アダプタの容量の違いによるものだった。容量を揃えると両者は同等で、診断の一致度（κ）は0.14を超えず、臨床的に有用なレポート作成の障壁は文章の流暢さではなく診断精度だと示された。