京都信息学院（KCGI）的孙一萌的一篇论文已被2020年IEEE第二届全球生命科学和技术会议接受，该会议将于2020年3月10日至12日在京都下京区Mielparque京都举行。
孙的论文《Optimised Light-Weight Convolutional Neural Networks for Histopathologic Cancer Detection》（导师和共同发言人：Fairoza Amira Binti-Hamzah KCGI助理教授和Mochizuki Badr助理教授），是基于她参加人工智能领域的Kaggle机器学习竞赛时的工作。
Sun通过改进激活函数和优化算法的组合，在癌症病理图像的诊断中使用谷歌公司开发的图像识别模型EfficientNet，实现了约98%的识别准确率。利用图像识别人工智能进行病理诊断的研究使代替医生进行诊断成为可能，而孙正义的研究成果也有望在医疗领域得到应用。