Last Updated on 2024-01-27 09:06 by admin
乳がん診断における病理学的検査の重要な部分である有糸分裂数のカウントが、人工知能（AI）の導入により大きく変わりつつある。従来の有糸分裂数のカウントは、病理学者が顕微鏡下でスライドガラスを検査し、有糸分裂が活発なホットスポットを見つけて手動でカウントする作業であった。このプロセスは煩雑で誤りが生じやすく、また病理学者の主観によるばらつきがあった。
デジタル病理学への移行は、高解像度のデジタルイメージングにより、病理学者が組織サンプルをより明確かつ広範に分析できるようになり、乳がん診断における大きな進歩をもたらした。AIとデジタルツールの組み合わせは、病理学者の能力を大幅に向上させる。AIアルゴリズムは、従来の課題を克服するように設計されており、ホットスポットの特定を標準化し、診断の一貫性を向上させる。AIは有糸分裂図形を自動的に注釈し、病理学者が重要な詳細を見落とさないように支援する。
臨床実践でAIを使用するためには、高品質で多様なトレーニングデータに基づいたAIアルゴリズムが必要であり、病理学者による厳格なテストと検証が不可欠である。また、病理学者からの直接的なフィードバックをAIツールの設計と改良に取り入れることが、診断プロセスの実際の要求と複雑さに対応するために重要である。
AIの統合により、乳がん診断は新たな時代を迎えている。AIツールを装備した病理学者は、より正確で効率的かつ迅速な診断を提供している。AIが臨床ワークフローにおいて成熟し統合されるにつれて、乳がん診断だけでなく、医療診断の広範囲にわたって革命をもたらす可能性があり、すべての患者がより良い結果をもたらす革新から恩恵を受けることを保証する。
この記事は、デジタル病理学とAIの導入に関するもので、病理学者でありPaigeのメディカルバイスプレジデントであるJuan Antonio Retamero博士によるものである。彼は2016年にデジタル病理学を日常診断に導入する先駆的な病院グループで重要な役割を果たし、2021年にPaigeに参加して以来、世界中で経験を共有し、アメリカ、ヨーロッパ、アジアの多くの国々の病理学ラボのデジタル病理学とAIの導入を支援している。彼はデジタルおよび計算病理学のイベントで定期的に講演を行い、専門職の近代化を強く支持している。
【ニュース解説】
乳がんの診断において、病理学的検査は非常に重要な役割を果たしています。特に、有糸分裂の数を数える「有糸分裂数のカウント」は、がんの進行度を判断する上で欠かせない作業です。従来、この作業は病理学者が顕微鏡を使ってスライド上の組織サンプルを検査し、有糸分裂が多く見られる「ホットスポット」を見つけ出し、一つ一つ手作業で数えるという非常に手間のかかるものでした。この方法は、病理学者の主観による解釈の違いや、作業の煩雑さから生じる誤りなど、多くの課題を抱えていました。
しかし、デジタル病理学への移行と人工知能（AI）の導入により、この状況が大きく変わりつつあります。デジタル病理学では、高解像度でスライドの画像をデジタル化し、病理学者がより明瞭に、より広範囲にわたって組織サンプルを分析できるようになりました。さらに、AIを組み合わせることで、ホットスポットの特定や有糸分裂数のカウントが自動化され、作業の精度が向上し、効率化が図られています。
AIを臨床実践で使用するためには、多様な症例から収集された高品質なデータに基づいてAIアルゴリズムを訓練する必要があります。また、病理学者による厳格なテストと検証を行い、AIシステムの精度と臨床的な妥当性を維持することが重要です。病理学者からのフィードバックを取り入れることで、AIツールが実際の診断プロセスにおける要求に応えるように設計されます。
AIの導入により、乳がん診断は新たな時代を迎えており、AIツールを装備した病理学者は、より正確で迅速な診断を提供することが可能になっています。AIのさらなる成熟と臨床ワークフローへの統合により、乳がん診断だけでなく、医療診断全般に革命をもたらす可能性があります。これにより、すべての患者が最新の技術革新から恩恵を受けることが期待されます。
この技術の進展は、病理学者の負担を軽減し、より一貫性のある診断を可能にすることで、患者の治療計画と予後の改善に寄与するでしょう。しかし、AIの導入には、データの質やプライバシーの保護、倫理的な問題など、慎重に考慮すべきリスクや課題も存在します。規制当局は、AIツールが安全で効果的であることを保証するために、これらのシステムの承認プロセスにおいて重要な役割を果たします。また、AI技術の発展に伴い、病理学者のトレーニングや教育プログラムも進化する必要があります。将来的には、AIが病理学の分野でさらに高度な分析を行い、新たな発見や治療法の開発に貢献することが期待されています。
from Mitotic Counting Reimagined: When AI Meets the Microscope.
