日本IBMらの研究グループ、脂肪肝病理画像から発がんを予測するAIモデル開発 – ZDNET Japan

脂肪肝病理画像から発がんを予測するAIモデルの開発。
線維化だけでなく微細な病理所見も認識し、肝がん発症の早期発見に貢献すると期待されます。

記事の概要

東京大学医学部附属病院や日本IBMが協力し、脂肪肝のデジタル病理画像から肝がんの発症リスクを予測するAIモデルが開発された。
これにより、脂肪肝からの肝がんの早期発見やリスク評価に新たな視点が期待される。
モデルは肝生検標本の画像を深層学習して構築され、微細な病理所見を認識することで線維化が進んでいない症例からの肝がん発症予測が可能になった。
また、AIが注目している領域を可視化する「Grad-CAM++」技術により、線維化だけでなく細胞異型や核細胞質比の上昇、炎症細胞浸潤を肝がん発症の特徴として認識していることが明らかになった。
このAIモデルは、医師の目では見過ごされがちな暗黙知を明確化し、軽度の線維化症例からの発がん予測にも成功している。

記事のポイント

1. AIモデルによる肝がん発症リスク予測： 脂肪肝のデジタル病理画像から肝がん発症リスクを予測するAIモデルが開発された。
2. 細胞異型や核細胞質比の認識： AIモデルは微細な病理所見である細胞異型や核細胞質比の上昇を認識することで、線維化が進んでいない症例からの肝がん発症予測を可能にする。
3. Grad-CAM++による可視化技術の活用： AIが注目している領域を可視化するGrad-CAM++技術を用いて、AIが線維化だけでなく細胞異型や核細胞質比の上昇、炎症細胞浸潤を肝がん発症高リスクの特徴として認識していることが分かった。

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日本IBMらの研究グループ、脂肪肝病理画像から発がんを予測するAIモデル開発

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