本研究では、大規模な病理画像データを用いて事前学習された汎用的な深層学習モデル「CHIEF」が開発され、がんの診断から予後予測まで幅広いタスクで従来手法を上回る高い性能を示した。

CHIEFモデルの開発には、19の解剖学的部位から収集された6万530枚の全スライド画像が使用された。この大規模なデータセットを活用し、タイルレベルの特徴抽出と全スライドレベルのパターン認識を組...