MRIの卵巣病変をSegment Anything Model（SAM）で半自動セグメンテーションし、深層学習（DL）分類器に臨床情報を統合したところ、外部2施設を含め受信者動作特性曲線下面積（AUC）は0.79〜0.85、Dice係数は0.86〜0.88、所要時間は1病変あたり平均4分以上短縮し、読影医と同等の良好な判別能を示した。

米国と台湾の3施設後ろ向き多施設研究である。主施設の448例534病変、外部の2施設はそれぞれ55例58病変、29例29病変を用いた。入力はT1造影WIとT2WI、臨床情報（年齢、閉経、CA-1...