医療とAIのニュース医療におけるAI活用事例疾患診断へのAI活用事例前立腺がん病理診断支援AIの実用化に向けた研究

前立腺がん病理診断支援AIの実用化に向けた研究

前立腺がんの病理診断では、グリソンスコア(グリソングレード)による悪性度の評価が歴史的に続けられてきた。その評価法の限界は様々に指摘されてきたが、最も信頼性の高いツールとしての位置づけはほぼ不変である。評価者によって等級付けと定量化がばらつくという限界を克服するために、近年は病理医を支援するAIプラットフォームの開発が盛んとなり、泌尿器科におけるAI利用の重点領域とも言える。米ウィスコンシン大学マディソン校の研究グループから、新たなAI支援病理診断プラットフォームに関する研究が発表されている。

学術誌 JAMA Network Openに収載された同研究では、589人の男性から採取された1,000枚の前立腺がん病理スライド画像が解析された。3名の泌尿器科領域専門の病理医がスライドを手作業でチェックし、AIプラットフォームの支援下と比較された。その結果、AIシステムのスライドレベルでの悪性度判定は病理医の診断と「ほぼ完全な一致」がみられた。さらに、AI支援によってグレーディングと定量化の精度は、手作業の84%からAI支援で90.1%に向上していた。

研究チームによると「従来の研究で使用されてきたAIシステムやアルゴリズムは、病理医の臨床業務に影響を与える可能性の検証が十分ではなかった」として、本研究では病理医支援AIの効果検証が重ねられた。AI支援による診断精度の改善が今後のスタンダードとなり、前立腺がん患者のリスク層別化や治療方針策定に大きな影響を与える時代がさらに近づいていることを、本研究は実感させる。

関連記事:

  1. Google HealthのAI研究 – 前立腺がん病理診断のパフォーマンス向上
  2. Ibex Medical Analytics – 前立腺がん病理診断AIの臨床検証結果をLancetに発表
  3. 前立腺がん病理診断にAIの眼を – スウェーデン カロリンスカ研究所

TOKYO analyticahttps://tokyoanalytica.com/
TOKYO analyticaはデータサイエンスと臨床医学に強力なバックグラウンドを有し、健康増進の追求を目的とした技術開発と科学的エビデンス構築を主導するソーシャルベンチャーです。
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。
RELATED ARTICLES

最新記事

注目の記事