理化学研究所革新知能統合研究センターの山本陽一朗チームリーダーらは、医師の診断情報がない病理画像から、がんの特徴を自ら見つける人工知能（ＡＩ）を開発した。再発しやすい前立腺がんの特徴を自動で発見できた。治療支援や、画像データからがんに関する知見を得る解析手法として活用が期待される。成果は１８日、英科学誌ネイチャー・コミュニケーションズ電子版で発表された。

ＡＩ技術の主流のディープラーニング（深層学習）は「なぜそう判断したのか」という分類根拠が不明瞭という問題があった。画像と診断情報を結びつけたデータを使った「教師あり学習」は、人が知っている以上の知識が獲得できなかった。

研究チームは、診断情報のない画像データで学習する「教師なし学習」を使ったＡＩにより、前立腺がんの画像データと予後の情報だけでがんの再発を見つけることに成功した。このＡＩは、がん領域以外の細胞の変化を読み取って判断しており、分類根拠が不明瞭という課題を克服していた。

山本チームリーダーは「ＡＩが一つのことについて覚えすぎてしまうことを回避することが重要だ」と話した。