最近、香港では「リーヤン（聴音）」という名前のEchoCare超音波大規模モデルがリリースされました。これは世界で初めて400万枚を超える超音波画像データを訓練に使用したデータセットです。このプロジェクトは中国科学院香港創新研究院の人工知能とロボットイノベーションセンター（CAIR）によって開発され、超音波医師の不足問題を緩和し、超音波機器の使用効率および診断レベルを向上させることを目的としています。

超音波技術が病気の診断や健康検査においてますます重要になっている中、中国では年間20億回以上の超音波検査が行われていますが、国内での超音波医師の不足は15万人にも上っています。適切な超音波医師を育成するには3〜5年かかり、一部の分野の専門家となるにはさらに時間がかかるため、超音波検査の普及には大きな課題があります。香港中文大学医学部の黄鴻亮教授は、香港では検査の待ち時間が長く、一般的な検査でも1年以上待たなければならない場合があると指摘しています。

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図の出典：AI生成の画像、画像ライセンス提供元Midjourney

このような背景の中で、CAIRのEchoCare大規模モデルが登場しました。このモデルは技術的な革新であり、超音波分野におけるAI応用の重要な節目とも言えます。EchoCareは純粋にデータ駆動型の構造化比較自己教師あり学習法を採用しており、従来の超音波AI診断において高品質なデータが不足していたという課題を突破しました。この新技術により、モデルは大量の人為的ラベルがなくても特徴を学習でき、また異なる施設間での汎化能力も優れています。

さらに、EchoCareは継続的な学習能力を持っており、新しい応用シナリオに応じて常に進化・最適化され、モデルが常に最高の状態を維持できるようにしています。初期の検証結果によると、このモデルは臨床現場での性能が非常に優れており、山東大学などの複数の病院で後向き研究が行われ、感度85.6％、特異度88.7％の高い数値を示しています。