AIで画像診断支援、医師不足対策の一助にも

「1人病理医の診断をダブルチェック」 「病理画像から、胃癌か良性腫瘍かを瞬時に識別」 「膨大な枚数の内視鏡画像が放射線画像から、異常所見を発見」 これらの実現に向け、AI（人工知能）を活用する研究がスタートした。目指すのは、病理医や放射線科医などの医師不足を補いつつ、病理検査や内視鏡・放射線検査における診断精度の向上だ。病理画像を用いたパイロットスタディでは、胃癌画像と正常画像のAIによる識別率は、70％に達した。より多くの症例を用いて、AIが「学習」すれば、識別率の向上が期待できる。 日本病理学会理事長の深山正久氏は、2月13日に開催した「AI等の利活用を見据えた病理組織デジタル画像（WSI）の収集基盤整備と病理支援システム開発」のキックオフミーティングで、「AIの活用は、病理学の分野にとって、非常にチャレンジングな課題。本研究によって形成される基盤が、病理学会の新たな飛躍台となる」とあいさつした。 本研究は、日本医療研究開発機構（AMED）の2016年度「医療のデジタル革命実現プロジェクト【臨床研究等ICT 基盤構築研究事業（2次公募）】」における「人工知能（AI）等利活用基盤構築...