マルチモダル・マルチインスタンスのディープラーニングを用いたコアニードル生検標本からの乳がんリンパ節の状態予測に関する多施設共同研究

Multi-center study on predicting breast cancer lymph node status from core needle biopsy specimens using multi-modal and multi-instance deep learning.

Ding Y, Yang F, Han M, Li C, Wang Y, Xu X, Zhao M, Zhao M, Yue M, Deng H, Yang H, Yao J, Liu Y

AIによる要約

本研究では、乳がんリンパ節転移の予測を目指し、臨床病理学的データとコアニードル生検標本のデジタル病理学的画像を用いた深層学習モデルを開発した。マルチモーダル・マルチインスタンス（MMMI）ディープラーニングモデルを構築し、リンパ節転移の有無や転移の程度を予測した。MMMIモデルは、特にトリプルネガティブ乳がん（TNBC）の予測において高い精度を示した。

AIによるコメント

本研究は、ディープラーニングを活用した乳がんリンパ節転移の予測モデルの開発に成功している。特に、MMMIモデルはTNBCの予測において高い精度を示し、新たな診断ツールとしての可能性を秘めている。しかし、データは特定の地域からのものであり、他の地域や人種での有効性は未確認である。

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