AI生物学のBioptimus(仏)が、病理の全スライド画像(whole-slide image)を学習した基盤モデル「H-Optimus-1」を公開した(2025年3月)。オープンソースのH-Optimus-0の後継とされる。
「病理画像を読むAI」の基盤モデル
デジタル病理では、組織スライドの画像から、がんのサブタイプ分類・グレーディング・バイオマーカー検出などを行います。多様な患者データで学習した基盤モデルは、こうした診断・研究タスクの土台になります。
公表情報によれば、H-Optimus-1は80万人を超える患者の組織全スライド画像で学習し、病理基盤モデルとして最も患者多様性の高いデータセットを用いたとされます。がんのサブタイプ分類・腫瘍グレーディング・バイオマーカー検出などを対象とし、2025年5月にはAWS Marketplaceでクラウド展開されたとされます。数値は公表情報で、利用時は一次情報での確認が前提です。
※ 本ページは公開情報（Bioptimus）をもとにしたProglenth編集部による整理です。詳細・数値は一次情報もあわせてご確認ください。