Article
計算生物学：ヒト病理学のためのマルチモーダルな生成AIコパイロット
Nature 634, 8033 doi: 10.1038/s41586-024-07618-3
計算病理学では、タスク特異的予測モデルと、タスクによらない自己教師あり視覚エンコーダーの両方の開発にかなりの進展が見られている。しかし、生成人工知能（AI）の爆発的な成長にもかかわらず、病理学向けの汎用性の高い多目的マルチモーダルAIアシスタントやコパイロットの作製は、ほとんど研究されていない。今回我々は、ヒト病理学で使用するための視覚言語ジェネラリストAIアシスタントであるPathChatを開発した。PathChatは、基礎的な視覚エンコーダーを病理学での使用に適合させることで作製し、それを事前訓練した大規模言語モデルと組み合わせ、さらに99万9202の質問と応答からなる45万6000以上の多様な視覚言語指示に対してシステム全体を微調整することによって構築された。PathChatを、複数のマルチモーダル視覚言語AIアシスタントおよびGPT-4V（市販のマルチモーダル汎用目的AIアシスタントChatGPT-4に搭載されている）と比較した。PathChatは、多様な組織を起源とする症例や疾患モデルから作成された多肢選択式診断質問で最高水準の成績を達成した。さらに、自由回答式の質問と人間の専門家による評価を行い、PathChatは病理学に関する多様なクエリに対して、全般的により正確かつ病理医が選ぶべき応答をすることが分かった。PathChatは、視覚入力と自然言語入力の両方を柔軟に扱える対話型の視覚言語AIコパイロットとして、病理学の教育や研究、人間が参加する臨床意思決定において、インパクトの大きな応用が見いだされる可能性がある。
