人工知能を用いた子宮頸部生検の自動報告
カテゴリ：災害・救急医療
公開日：2025年10月23日
タイトル：Automated reporting of cervical biopsies using artificial intelligence
雑誌名：PLOS Digit Health. 2024 Apr; 3(4): e0000381.
概 要：
この研究では、子宮頸がんの早期発見が治療成功率を高めることに着目し、デジタル診断の自動報告のための人工知能（AI）アルゴリズムを開発しました。目的は、病理診断の全体的な効率を向上させ、悪性ケースに対する高感度のパフォーマンスを実現することです。このツールは、病理医がスライド内の興味のある領域を特定することで報告時間を短縮し、効率を改善する可能性があります。1738件の子宮頸部の全スライド画像（WSI）を用いてアルゴリズムを訓練・検証し、811件の独立したテストセットで93.4%の悪性感度を達成しました。
方 法：
本研究は、1738件の子宮頸部の全スライド画像（WSI）を用いたコホート研究です。各患者につき1件のWSIを使用し、AIアルゴリズムを訓練・検証しました。独立したテストセットでは811件のWSIを使用し、主要評価指標として悪性感度93.4%を達成しました。
結 果：
AIアルゴリズムは、811件の独立したテストセットにおいて93.4%の悪性感度でスライドを分類しました。また、NVIDIA Tesla V100 GPUを使用した場合、WSIの認識には約1.5分を要しました。異なるフォーマット（TIFF、iSyntax、CZI）の全スライド画像を処理可能で、他のフォーマットへの拡張も容易です。
結 論：
開発したAIアルゴリズムは、子宮頸部生検の自動報告において高い感度を示し、病理診断の効率を向上させる可能性があります。この技術は、病理医の作業を支援し、早期のがん発見に寄与することが期待されます。