＜プレスリリース＞
2019年12月18日
理化学研究所
日本医科大学
日本医療研究開発機構

理化学研究所（理研）革新知能統合研究センター病理情報学チームの山本陽一朗チームリーダー、日本医科大学泌尿器科の木村剛准教授らの共同研究グループは、医師の診断情報が付いていない病理画像から、がんに関わる知識をAIが自力で獲得する技術を開発し、がんの再発の診断精度を上げる新たな特徴を見つけることに成功しました。

本研究成果は、手術後の高精度ながんの再発予測法として、個々に合った治療選択に生かせるとともに、画像から新たな知識を獲得するための自動解析手法として役立ちます。さらに、ブラックボックスといわれているAIの解析根拠をひも解く一歩として、医療において安心して使用できるAIの実現に貢献すると期待できます。

今回、共同研究グループは、1枚あたり100億画素以上の前立腺病理画像から、AIが画像上のがんの特徴を、人に教わることなく自動で取得し、それを人間が理解できる情報として出力する技術の開発に成功しました。AIが見つけた要素には、今日までに世界中で使われているがんの診断基準のほか、専門家も気づいていなかったがん領域以外の部位の特徴が含まれていました。これらの要素の再発予測性能を確かめるために、三つの大学病院の15,000枚以上の病理画像（AI 学習用の分割画像にすると約960億枚に相当）で検証したところ、現在の診断基準よりも高い精度で再発予測ができました。加えて、病理医の診断と合わせて使うことで、予測精度をさらに上げることができました。

本研究は、英国のオンライン科学雑誌『Nature Communications』（12月18日付）に掲載されました。

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