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AI技術活用 病理医をアシストするAI画像解析 東芝デジタルソリューションズ株式会社 ソフトウェア&AIテクノロジーセンター ディープラーニング技術開発部

AI技術活用 病理医をアシストするAI画像解析 東芝デジタルソリューションズ株式会社 ソフトウェア&AIテクノロジーセンター ディープラーニング技術開発部

AIが病理診断の業務を支援し、病理医の負担を軽減

現在、AI(機械学習、ディープラーニング技術)は人間を超える識別能力を持つようになり、様々な社会実装が急速に普及しつつあります。中でも需要の高い分野として医学領域が挙げられます。我々はAIの医療応用として病理診断の支援に着目し、国立大学法人千葉大学フロンティア医工学センターと共同研究を実施しています[1]。病理診断とは、患者から採取された体の組織や細胞を専門医である病理医が顕微鏡で観察し、様々な治療・手術の方針を決定する非常に重要な業務です。しかし、病理診断のニーズの高まりと多様化により、病理医の負担が急増する一方で、日本の病理医は医師全体の1%以下、人口1人あたりでアメリカの1/5程度と人数が非常に少ないことが問題になっています。病理診断をAIによって的確にサポートすることができれば、病理医が不足している日本の多くの地域で必要なときに適切な治療を享受できるようになり、更に病理医も高度な医療行為に、より集中できるようになります。

日本人の死亡原因の1位は悪性新生物(がん)であり、特に胃がんの罹患者数が諸外国と比べて多いこと(男性1位、女性3位)が知られており、日本人にとって胃がんとの付き合いは切実な問題です。一方で5年相対生存率は60%以上と早期治療による回復率も高く、胃の機能をいかに温存しながら治療できるかが重要となります。つまり、がんの根治性を担保しながら胃やその周囲のリンパ節に対する最小限の切除手術を実施することができれば、患者の術後 QoL を飛躍的に向上させることができます。胃がんは早期のものであっても周囲のリンパ節に転移を起こしていることがあり、病理診断によって転移状況を把握して、適切な治療方針が決定されています(図1)。我々は日本人にとって重要な胃がんのリンパ節転移の診断をAIで支援し(図2)、国際的な学術会議でも報告を行いました。

AIは決められた作業を高速・正確に実行することが強みですが、一方でAIは未知の検体や症例、定式化されていない複雑な事象に対応することを苦手とします。逆に、病理医は、速度ではAIに劣りますが、そのようなAIが苦手とする高度で専門的な診断を的確かつ柔軟に行うことができることが強みです。そこで、今後は、AIと病理医の強みを活かした、より早く、より緻密な病理診断の実現が重要となってくるでしょう。現在我々は病理医や外科医、医用工学との密な連携による研究開発を推進しており、独自の高精度なモデルの構築手法や、AIによる病理医の支援システムを考案し、検証を行っています。これからも東芝デジタルソリューションズは、AI技術で様々な社会課題の解決に取り組んでいきます。

HE(ヘマトキシリン・エオジン)染色された胃がんのリンパ節転移症例

デジタル化された胃のリンパ節の顕微鏡画像。実線で囲まれた領域は病理医が診断したリンパ節転移組織。左右のリンパ節には癌が転移しているが、真ん中のリンパ節に転移は認められません。

HE(ヘマトキシリン・エオジン)染色された胃がんのリンパ節転移症例の画像

HE(ヘマトキシリン・エオジン)染色された胃がんのリンパ節転移症例の画像

AIによる胃がんのリンパ節転移の画像解析

図1の顕微鏡画像に対してAIによる解析を実施した結果。緑の領域はAIが推測したリンパ節転移組織。病理医の診断と同様に、左右のリンパ節に転移を予測しています。

AIによる胃がんのリンパ節転移の画像解析の画像

AIによる胃がんのリンパ節転移の画像解析の画像