今月号のNature Medicine誌に「Clinical-grade computational pathology using weakly supervised deep learning on whole slide images」という論文が掲載されていた。簡単に言うと「人がわずかに指導するだけで、臨床応用可能な病理診断ができるようになった」である。病理診断のレポート結果と病理画像を人工知能が読み解き、98%の精度で診断ができたという論文である。
（写真AC：編集部）
人工知能の画像解析能力は急速に向上しているが、この結果が事実ならば驚きだ。15,187症例の44,732枚のスライド全体のイメージ像を、すでに診断されていた結果とともに入力して、ディープラーニング（深層学習）させただけで、高精度の診断が可能なシステムが出来上がったというのだ。論文によれば、65-75%の病理画像は人工知能によって100%の精度の診断ができるという。
私が以前、話をした病理医は、スライドグラスを作成して、染色をする（色を付ける）段階でのばらつきが大きいので、それが課題だといっていたが？論文を報告したニューヨークにあるMemorial Sloan Ketteringがんセンターは世界的に高名ながんセンターであるので、検査の標準的な過程・手順がしっかり管理されているのだろう。もちろん、病理診断も
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人工知能による病理組織学的診断は実用化レベルに進化
経済ニュース
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