NIKKEI——日本經濟新聞中文版

　　日本病理學會與日本國立情報學研究所、東京大學合作開發出了可以根據胃組織的顯微鏡圖像以9成以上的精度判斷是不是癌症的人工智慧（AI）。可以用於病理醫生診斷的復核，以應對日本病理醫生不足的問題。還將應用於通過網路的遠端病理診斷。計劃作為可以用於診斷和治療的軟體，獲得藥事批准。

　　採用AI診斷癌症圖像已取得一定的成果，比如奧林巴斯和富士膠片將讓根據大腸息肉內窺鏡圖像分辨癌症的AI實現實用化等。不過，確診癌症需要採集組織並用顯微鏡進行詳細研究的病理診斷。

即使胃組織切片圖像(左)的一部分存在疑似癌症的區域，根據整體特徵仍判斷為陰性(右)

　　病理診斷使用的顯微鏡的圖像解析度高，數據量大，要想讓AI學習，需要龐大的計算資源。因此，通常把圖像分為幾個區域，並以區域為單位，讓AI學習特徵。不過，這種方法難以提高AI的精度，哪怕只要有一個疑似癌症的區域，就會把整體判斷為癌症等。

　　此次的AI首先從顯微鏡圖像的各區域中選取是否是癌症的相關資訊。通過整個圖像匯總這些資訊，並根據資訊的特徵進行判斷。通過分2步進行處理，接近於病理醫生結合高倍率詳細觀察和低倍率掌握整體圖像的診斷方式。研究人員在東大醫院收集的約4600個胃組織切片圖像上，標注病理醫生判斷為癌症的範圍之後，讓AI進行學習。

　　日本病理學會利用從全國10家醫療機構收集的約3500個胃組織切片圖像，測試了此次開發的AI的性能。結果與病理醫生診斷的一致率平均達到94.6％。從提供數據的醫療機構來看，精度最低的醫院也超過了9成。

　　日本病理學會將與企業合作，計劃讓這款AI作為可用於診斷和治療的“醫療器械軟體（SaMD：Software as a Medical Device）”獲得批准。還計劃通過網路共用顯微鏡圖像，應用於遠端病理診斷，支援沒有病理醫生的醫院。

　　沒有常勤病理醫生的醫院在日本大約有700家，其中約300家只有1名病理醫生。通過把AI用於復核，可以減少癌症漏診和誤診的情況。日本病理學會的學術評議員阿部浩幸表示，“通過AI協助病理醫生的部分工作，可以解決長期存在的病理醫生不足問題”。有2名以上病理醫生的醫院也可以在病理醫生和AI復核的基礎上，僅在兩者的診斷不同時，由其他病理醫生再做診斷。

　　此次的AI基礎技術還可以應用於胃以外的部位。日本病理學會的前理事長深山正久指出，“還將應用於大腸和乳腺癌等”。

　　日本經濟新聞（中文版：日經中文網）大越優樹