日本理化學研究所、日本醫科大學等機構的研究小組開發了一種技術，可以讓人工智能（AI）自行獲取癌症相關知識。結果，他成功地發現了直到今天連專家都沒有註意到的癌症新特徵。
這次，研究小組利用深度學習和非層次聚類這些機器學習方法，在無需人類教導的情況下自動獲取癌症的特徵，並開發出了人類可以理解的技術。
當這項技術應用於沒有醫生診斷信息的前列腺病理圖像（大約11億張分割圖像用於AI學習）時，AI能夠檢測到世界各地使用的癌症診斷。除了標準之外，我們還發現了一種以前未知的病變，稱為“癌症區域以外的間質變化。”
來自聖日本醫科大學醫院三所大學醫院的 15,000 多張前列腺病理圖像（用於 AI 學習）（約 960 億張分割圖像）。結果發現，與目前世界各地使用的前列腺癌診斷標準相比，可以更準確地預測復發，你明白了嗎？
這項研究的結果可以用作高度準確的癌症復發預測方法，並且所開發的技術可用作從圖像獲取新知識的自動分析方法。此外，儘管人工智能有時被稱為黑匣子，但該技術可以提取人類可以理解的信息，因此有望為實現可安全地用於醫療保健的人工智能做出貢獻。
