米ワシントン大学医学部などの研究チームが、乳房MRI検査におけるがん検出のための説明可能なAI異常検出モデルを開発し、従来の二値分類モデルを上回る性能を示したことをRadiologyに発表した。このモデルは、がん有病率の高い集団と低い集団の両方で優れた検出能力を発揮し、腫瘍の位置を正確に特定できる説明性も備えている。

研究では9,738件の乳房MRI検査データを用いて完全畳み込みデータ記述（FCDD）異常検出モデルを開発した。このモデルは正常な乳房組織の特徴を学習し、異常な領域を特定する仕組みである。がん有病...