3. AIサポートによる最適?低侵襲治療法の選択

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呼吸器?甲状腺外科学分野
「 AI解析を用いた早期肺癌における悪性度評価 」

画像診断の進歩により小型肺癌が発見される割合が多くなり、外科的切除術により良好な長期予後が得られています。近年、切除範囲を小さくして肺の温存をしながら、癌の根治性を保つ縮小手術も行われるようになっており、小型肺癌の中で悪性度の低いタイプが、適応になることがあります。肺癌の悪性度の評価の一つに、CT検査によるすりガラス陰影の割合がその指標になるものの、境界不明瞭であるため測定者間のばらつきが存在し、また本来3次元である肺癌を2次元のCTで測定することの制限もみられています。我々は富士フィルムとの共同開発によりCT 画像用いて肺病変を3次元でAI解析して、肺癌の悪性度と相関することを解明しました。今後、多くの施設で日常臨床の中で利用され、精度の高い悪性度評価が広く普及し低侵襲医療の提供につながることに期待しています。
■分野HP>> ■研究実績に関する主な論文<1>2021 in press


泌尿器科学分野?分子病理学分野
「 人工知能を用いた膀胱癌の再発予測 」

膀胱がんは、60歳以降に好発し年間約2万人が罹患するがんです。多くは筋層非浸潤がんであり内視鏡手術で切除可能ですが、術後の再発率が高いことが問題です。このため再発のリスクに応じて膀胱内注入療法などの追加治療を行います。リスク因子には腫瘍数、大きさ、悪性度などがありますが、再発予測能については満足できるものではありません。そこで、我々は、従来のリスク因子より精度高く再発を予測する人工知能によるシステムの開発を行いました。本システムは、人工知能のなかでも機械学習に分類されるSVMとランダムフォレストを用いています。今後はさらに、症例数を増やしていくことで精度をあげて、臨床応用を目指しています。
■泌尿器科学分野HP>> ■分子病理学分野HP>>
■研究実績に関する主な論文<1>2021年10月29日<2>2016年9月


消化器内視鏡学分野
「 人工知能Artificial intelligence (AI)を用いた上部消化管内視鏡診断 」

近年、人工知能Artificial intelligence (AI)を胃カメラ検査などの内視鏡診断へ活用することが期待されています。AIは、医師と異なり、疲れることなく、高速な演算処理を行うことで、短時間に大量の内視鏡画像の推定診断を行うことが可能です。一般的なコンピューターを用いても10,000枚の内視鏡画像を1分で診断を行うことが可能です。
当分野では、このAIの臨床研究に取り組んでおります。これまでに、胃癌を診断することができるAIモデルの論文発表を行っております。今後は、このAIを、経鼻内視鏡を含むすべての内視鏡診断機器で使用し、短時間に高い診断精度の内視鏡検査を行い、患者さんに優しい低侵襲医療に取り組んでまいります。

■分野HP>> ■研究実績に関する主な論文<1>2021年10月4日


医学総合研究所 低侵襲医療開発総合センター
「 情報科学を活用した個人化治療?診断への技術開発 」

生体内では、多様な細胞や分子が相互作用を行いながらネットワークを形成し、さまざまな機能を担っています。そのため疾患の中には、単一因子の異常だけでは十分説明しきれないものもあり、適切な診断や治療のためには、複数の因子を包括的に調べ、理解する必要があります。そこで、私たちは生体内の様々な分子を一斉に測定し、人工知能によってそのパターンを解釈して高精度な診断を行う技術開発を行っています。また、生体内で起きる化学的?物理的な現象を数理モデルによって表現し、仮想実験によって病態変化や治療効果をシミュレーションする技術も開発しています。このように情報科学を最大限に活用し、治療や診断を個別化する最新の医療技術の開発に取り組んでいます。
■センターHP>> ■研究実績に関する主な論文<1>2021年1月11日<2>2018年3月7日


分子病理学分野
「 人工知能を用いた医療開発 」

近年の人工知能(AI:Artificial Intelligence)の発展はめざましいものがあります。特に深層学習(Deep learning)の応用によりAIが身近な生活にも利用されています。我々は、AIの医療への応用研究を2001年から開始し、特にAIの中でも機械学習に分類されるサポートベクターマシン(SVM)の開発を行ってきました。この手法をもちいることで世界に先がけて、NECと共同開発で胃がんの個別化医療に応用可能なe-Pathologist?というAI診断システムを開発しました。現在は、SVMやランダムフォレストさらに深層学習のConvolutional Neural Networkを用いて、学内の臨床各科と様々ながん種の個別化医療にむけたAI診断システムの開発を進めています。
■分野HP>> ■研究実績に関する主な論文<1>2020年9月<2>2017年2月

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