医療におけるディープラーニング設計を改善するための臨床的洞察：方法と利点の包括的レビュー
カテゴリ：診断支援・画像解析
公開日：2026年2月19日
タイトル：Clinical insights to improve medical deep learning design: A comprehensive review of methods and benefits.
雑誌名：Comput Biol Med. 2025 Sep; 196(Pt C): 110780.
概 要：
本レビューは、医療画像におけるディープラーニングの応用に関する臨床的洞察を調査し、設計段階での医療スタッフの関与が重要であることを強調しています。従来のブラックボックスモデルでは、最終診断において専門的知識が活かされにくいため、精度だけでなく、堅牢性や解釈可能性も求められます。400件の研究を調査し、臨床的洞察を取り入れた47件の論文を詳細にレビューしました。これにより、ディープラーニングシステム設計における専門知識の活用方法が明らかになりました。
方 法：
本研究は、400件の研究論文を調査し、異なる疾患の診断におけるディープラーニングアプローチにおける臨床的洞察の含有状況を分析しました。その後、臨床的インスピレーションを用いた47件の科学論文を詳細にレビューし、トレーニング準備、3D医療画像データ処理、臨床データの統合、モデルアーキテクチャの選択と開発に関する方法を評価しました。
結 果：
臨床的インスピレーションを取り入れた方法は、トレーニング準備、3D医療画像データの処理、臨床データの統合、モデルアーキテクチャの選択と開発において多様なアプローチが見られました。これにより、専門知識がディープラーニングシステムの設計にどのように活用されるかが示されました。
結 論：
医療におけるディープラーニングの設計に臨床的洞察を取り入れることで、診断精度の向上や医療スタッフの信頼を得るための新たな道が開かれることが期待されます。