成人型びまん性神経膠腫における分子状態予測と放射線報告生成のための堅牢な視覚言語モデル
カテゴリ：診断支援・画像解析
公開日：2026年4月3日
タイトル：A robust vision language model for molecular status prediction and radiology report generation in adult-type diffuse gliomas.
雑誌名：NPJ Digit Med. 2026 Apr 02; doi: 10.1038/s41746-026-02581-x.
概 要：
本研究では、成人型びまん性神経膠腫における分子状態予測と放射線報告生成のための堅牢な視覚言語モデル「Glio-LLaMA-Vision」を確立することを目的としました。1001人の患者から得られた多パラメトリックMRIデータとペアの放射線報告を用いてモデルを訓練しました。モデルは、PubMed Centralからの279万の生物医学画像-テキストペアで事前学習されたLLaMA 3.1を基に開発され、さらに当院の訓練セットでファインチューニングされました。最終的な性能は、異なるデータセットで検証されました。
方 法：
この研究では、成人型びまん性神経膠腫の患者1001人からのMRIデータと放射線報告を用いた訓練セットを作成しました。モデルの性能は、内部検証セットの100人とAMCの75人の患者で評価され、さらにTCGAおよびUCSFデータセットからの170人と477人の患者でも検証されました。主要評価指標は、IDH変異状態の予測におけるAUCと、放射線報告生成におけるBLEU-1およびROUGE-Lスコアです。
結 果：
Glio-LLaMA-Visionは、内部検証および外部データセットにおいてIDH変異状態予測でAUCが0.85-0.95を示しました。放射線報告生成では、内部検証でBLEU-1スコアが0.50、ROUGE-Lスコアが0.49、AMCデータセットではそれぞれ0.32と0.36でした。生成された報告の37.8%は元の報告と同等またはそれ以上と評価され、91.0%は神経放射線医によって臨床的に受け入れ可能とされました。
結 論：
Glio-LLaMA-Visionは、成人型びまん性神経膠腫における分子状態予測と放射線報告生成において有望な性能を示し、臨床支援の可能性を持つことが示されました。