研究者は、深層畳み込みニューラルネットワーク（convolutional neural network、CNN）を用いて、染色病理画像に基づき筋疾患の診断を支援するアルゴリズムを開発した。
このアルゴリズムは、特発性炎症性ミオパチー（idiopathic inflammatory myopathy、IIM）と非筋炎及び神経原性疾患との2つの疾患群の正確な鑑別において臨床医よりも優れていることが判明した。
IBM Japan及び東京の国立精神・神経医療研究センターの研究者は、1,400枚のスライドから得た合計4,041枚のヘマトキシリンエオジン（H&E）染色病理画像に基づいてトレーニングデータセットとテストデータセットを開発した。
目的は、2ステップのアルゴリズムを開発することだった。最初のステップでは、次の2つの群を鑑別する。