演題「簡易撮影装置を用いた子宮内膜細胞診病理診断サポートモデルの開発」
発表概略:簡易撮影装置、Multiple Instance-Learningによるアノテーションの簡略化により、病理医と同等の子宮内膜癌細胞の検出率を示すAI画像分類モデルを作成出来たことから、今後の病理AIモデル作成・使用に関するあらゆるコスト(機器, 作業, データ保存)の大幅削減が期待できる。
![第4回メディカルAI学会優秀演題賞](https://i0.wp.com/pathology-nms.org/wp-content/uploads/2022/07/9B962818-8902-4DA6-9964-950C89528C5B_1_105_c.jpeg?resize=500%2C343&ssl=1)
キカガク小池さん(左), 木下さん(右), 寺崎(中央)
![](https://i0.wp.com/pathology-nms.org/wp-content/uploads/2022/07/795316b92fc766b0181f6fef074f03fa.jpg?resize=325%2C228&ssl=1)
第4回メディカルAI学会 表彰状
演題「簡易撮影装置を用いた子宮内膜細胞診病理診断サポートモデルの開発」
発表概略:簡易撮影装置、Multiple Instance-Learningによるアノテーションの簡略化により、病理医と同等の子宮内膜癌細胞の検出率を示すAI画像分類モデルを作成出来たことから、今後の病理AIモデル作成・使用に関するあらゆるコスト(機器, 作業, データ保存)の大幅削減が期待できる。
キカガク小池さん(左), 木下さん(右), 寺崎(中央)
第4回メディカルAI学会 表彰状