病理AIを導入しませんか?AI教育のためのアノテーションも提供

弊社は、長崎大学 病理学講座と国立研究開発法人産業技術総合研究所が開発した『人工知能 MIXTURE」を導入して医療用人工知能の開発を行います。開発した人工知能は新しいタイプで、「説明可能なAI:X-AI」と呼ばれるものとなります。

X-AIについて

従来のAIは、なぜその答えに導かれたのかの過程が不透明で、「ブラックボックス」と呼ばれていました。このままでは、大事な患者さんの診断に医師は説明もできずに、その答えをそのまま伝えるわけにはいきません。そこでこの判断過程を提示する「ホワイトボックス」である次世代型のAI(X-AI)が重要となってきます。

『MIXTURE』について

各疾患の診断エキスパートが人工知能(AI)の技術を取り入れることで、より精度の高い診断モデルを作ることの出来る技術を「MIXTURE」と名付けました。
長崎大学病理診断科学の福岡順也教授と上紙医師による先進的なアイデアで、様々な疾患における診断モデルが構築可能です。単なるディープラーニングではなく、エキスパートが診断に至る知識や判断根拠と客観性を備えた人工知能の正確な特徴抽出能力がコラボレーションすることで、エキスパートが診断するのと同等の能力を備え、かつ客観的な説明性を併せ持つ発展型モデルを開発することが出来ました。

完成モデル(間質性肺炎診断)

予後不良(死につながる)な疾患である間質性肺炎の病理診断を可能とする人工知能モデルが既に完成しています。UIPという「がん」に匹敵する恐ろしい疾患の診断を高い精度で診断可能です。このUIPの診断は、病理医にとっても難しく、時には診断医によって異なる判断をすることさえあります。

しかし、その診断は患者さんにとっては治療方針を決定するほど重要です。また間質性肺炎は決して稀な病気ではなく、CT検診を受けると約7%に間質の異常陰影が見つかります。この中に死に至る危険な疾患が含まれているのです。

早期診断にて早期に適切な治療を開始することが唯一の治療方法ですが、上記したように早期に正確な診断を下すのは簡単ではありません。MIXTURE-UIPモデルは、このUIPの診断を90%以上の精度で診断し、また進行する疾患とそうでない疾患を適切に鑑別することの出来ます。

左がオリジナルの組織像。右3つがMIXTUREによって認識された特徴の分布。どのような特徴に基づいてUIPと診断されたかがヒートマップで示されます。(特願2021-119842)間質性肺炎診断モデルにご興味がありましたら、お問い合せください。
今後、MIXTUREを中心に、多くのエキスパート病理医とのコラボレーションにて、様々な疾患の診断モデルを構築中です。

現在構築中モデル:肺癌、胃癌、前立腺癌、脳腫瘍、唾液腺腫瘍

今後の発展にもご期待ください。
またこれまで開発してきたAIや教師付き画像(アノテーション)の提供も引き続き行っております。
是非、お問い合せください。

AIソフトによる細胞数カウント

青い点は細胞の核を示しています。これを認識することにより細胞数をカウントします。

● 使用するAIソフトの一例

Indica labs社製の「HALO AI」
https://www.indicalab.com/halo-ai

Ziehl-Neelsen染色スライドによる抗酸菌検出モデル

(キューテックの助成金を受け、構築いたしました)

論文が掲載されました

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