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。

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。

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。

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。

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。