デジタル血液塗抹標本を用いたマラリア診断のためのインテリジェント自動化認知システム
カテゴリ：診断支援・画像解析
公開日：2026年6月19日
タイトル：Intelligent automation cognitive system for accurate malaria diagnosis using digital blood smears
雑誌名：PLoS One. 2026; 21(6): e0348280. doi: 10.1371/journal.pone.0348280.
概 要：
この研究は、デジタル化された血液塗抹標本の画像を用いてマラリアを診断するための自動化システムを開発しました。特にアフリカでのマラリアの発生率が高いことを背景に、Aidosインテリジェントシステムを使用して、191件のマラリア感染患者の血液塗抹標本画像と227件の健康な患者の画像を分析しました。画像は12の光スペクトルでデジタル化され、18人の新しい患者に対してスペクトル分析が行われました。結果として、マラリア認識の平均類似度は66.965%に達し、健康な患者からの偽陽性はありませんでした。このシステムは、限られた顕微鏡および人工知能の知識を持つ医療従事者が迅速に診断を行うことを可能にします。
方 法：
本研究では、191件のマラリア感染患者と227件の健康な患者の血液塗抹標本画像を用いたコホート研究を実施しました。画像は、Lutsenko E.V.教授によって開発された方法でデジタル化され、12の光スペクトルで分析されました。新たに18人の患者に対してスペクトル分析を行い、診断には10秒を要しました。主要評価指標は、マラリア認識の平均類似度66.965%です。
結 果：
自動化システムによる血液塗抹標本の認識結果は、マラリア感染患者に対して66.965%の平均類似度を示しました。また、健康な患者からのデジタル化された血液塗抹標本に対しては偽陽性が一切ありませんでした。このシステムは、迅速な診断支援を提供し、限られた知識を持つ医療従事者でも診断を行えることが確認されました。
結 論：
このインテリジェント自動化システムは、マラリアの迅速かつ正確な診断を可能にし、医療従事者が限られた知識でも効果的に診断を行えるサポートを提供します。今後、このシステムの臨床現場での活用が期待されます。