京都情報大学院大学（KCGI）の孫宜蒙さんの論文が2020年3月10-12日に京都市下京区のメルパルク京都で開かれる国際会議，2020 IEEE 2nd Global Conference on Life Sciences and Technologiesに採択されました。
孫さんの論文は‘Optimized Light-Weight Convolutional Neural Networks for Histopathologic Cancer Detection’（「組織病理学的がん検出のための最適化された軽量畳み込みニューラルネットワーク」，指導教員・共同発表者：ファイロザ・アミラ・ビンティハムザーKCGI助教，望月バドル同助教）で，AI分野の機械学習コンペティション「Kaggle」に参加したときの研究がもとになっています。
孫さんは，Google社が開発した画像認識モデル「EfficientNet」を利用したがんの病理画像診断において，活性化関数と最適化アルゴリズムの組み合わせを改良することで，約98%の認識精度を達成しました。画像認識AIを用いた病理診断の研究では，医師の代わりに診断を行うことが可能になりつつあり，孫さんの研究成果も医療現場での活用が期待されます。