PathoFusion – 豪州発の自律型病理診断AIフレームワーク

病理学におけるAI技術は加速する機運を見せ、日々新しい話題が提供されている(過去記事参照)。病理学AIの大規模な国際共同研究がオーストラリアからも広がっている。豪州核科学技術機構(ANSTO: Australian Nuclear Science and Technology Organisation)の支援のもと、シドニー大学主導により病理学AIアプリケーション「PathoFusion」が開発された。

ANSTOの11日付ニュースリリースでは、PathoFusionが可能とする自律型の病理診断機能について紹介されている。同技術の基礎的背景は学術誌 CANCERSに掲載された。PathoFusionはオープンソースAIフレームワークとして開発されており、BCNN: bifocal convolutional neural networkというアプローチによって、病理検体のスライド画像上の悪性所見を自律的に認識させる。その手法は、病理医が弱拡大・強拡大というような焦点の合わせ方で、組織の中にがんの形態的特徴を認識する方法に類似しているため「2焦点(bifocal)」と呼ばれる。HE染色及び免疫染色(CD276)で脳悪性腫瘍の膠芽腫を検出させマッピングする実験では、HE染色(AUC 0.985)・免疫染色(AUC 0.988)のいずれにおいても十分に高い精度を達成した。

研究グループのひとりでシドニー大学教授のManuel Graeber氏によると「今回の研究は、比較的少ない症例数でニューラルネットワークを効率的に学習させることが可能となりました。将来的なハードウェアの計算能力向上を想定すると、人間が行う顕微鏡での認識速度を数桁上回るはずです。開発したモデルによって顕微画像の分析が容易になれば、病理診断のワークフローを改善したり、診断サービスを受けにくい遠隔地の患者に恩恵が与えられるでしょう」と語っている。

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The Medical AI Timesにおける記事執筆は、循環器内科・心臓血管外科・救命救急科・小児科・泌尿器科などの現役医師およびライフサイエンス研究者らが中心となって行い、下記2名の医師が監修しています。

1. 岡本 将輝
信州大学医学部卒(MD)、東京大学大学院専門職学位課程修了(MPH)、東京大学大学院医学系研究科博士課程修了(PhD)、ロンドン大学ユニバーシティカレッジ(University College London)科学修士課程最優等修了(MSc with distinction)。UCL visiting researcher、日本学術振興会特別研究員を経て、SBI大学院大学客員准教授、東京大学特任研究員など。専門はメディカルデータサイエンス。

2. 杉野 智啓
防衛医科大学校卒(MD)。大学病院、米メリーランド州対テロ救助部隊を経て、現在は都内市中病院に勤務。専門は泌尿器科学、がん治療、バイオテロ傷病者の診断・治療、緩和ケアおよび訪問診療。泌尿器科専門医、日本体育協会認定スポーツドクター。