独ヘルムホルツ・ミュンヘンを中心とする研究グループは、AIによって顕微鏡下での骨髄細胞分析を自動化し、血液疾患の診断を改善することを目指している。研究グループは、骨髄細胞の顕微鏡画像に関する世界最大規模のオープンソース・データベースを構築しており、これを活用した「臨床実装を前提としたAIモデル開発」を進めている。
世界中の病理学者は日々、光学顕微鏡を用いた骨髄細胞サンプルの分析を繰り返し、人力による分類を続けている。主要な血液疾患の診断方法は150年以上前に確立されたものだが、非常に複雑で難解であるとともに、視野中に稀にしか存在しない「診断に重要な細胞」を見落とさず同定することは容易ではなかった。同社が明らかにしたところによると、17万枚以上に及ぶ単一の細胞画像から構成されるデータベースを用い、高精度な細胞分類を実現するディープニューラルネットワークを導出したとしている。
研究チームは最新論文の中で「我々の深層学習モデルはこれまでのアプローチを凌駕し、単一の骨髄細胞の分類問題に関する概念実証を達成した」とし、血液疾患診断の自動化に向けた第一歩となることを強調している。
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