AI(人工知能)病理 研究 / 日本医科大学 解析人体病理学

AI を用いた病理画像解析や、実践的医療AI人材の育成を目標に、新たな診断法、有効な治療法へ繋げる研究を行っています

Deep Learning (深層学習)

近年世界的に、人工知能の発展は目を見張るスピードで成長を続けています。

我が国での、AI人材は不足しており、AI教育の充実、人材の育成が急がれています。
医療・研究の分野にも、AI技術が応用され始めていますが、現場ではまだまだ改善すべき困りごとが沢山あり、膨大な実験データから関係を導き出すためのツールを使いこなせているとは言い難い状況です。今後、様々なエキスパートと共同研究を展開することが重要ですが、各々の領域の用語の違い、基礎知識の違いなどによって、開発が効率的に進まない事も想定されます。

そのため現場の医師・研究者自身が、AI解析モデルのプロトタイプを作成出来るようになることは、共同で開発していく上でも、非常に意味があると考えます。AIモデルを作成するための知識や技術は、習得が容易でなく、一定期間の訓練が必要ですが、不可能ではありません。

「病理診断・研究のドメンイン知識」 x 「AI解析モデル」から生まれる、新たな診断法・病態理解・治療法への発展を目指します。

病理CNNモデル

病理画像解析 CNNモデル

当教室では、課題や、新しい研究アイディアを解決・実現するために、AI 研究グループを立ち上げ、大学院生、医学生も参加し、定期的な勉強会、輪読会、実装会を行っています。

チームリーダー 寺崎美佳 (講師)
チームメンバー:高熊 将一朗 (助教/大学院生), 下川 一燈 (医学部3年),  田中 俊 (医学部4年), 遠田 悦子 (助教), 寺崎 泰弘 (病理部部長)

Topic: 第4回日本メディカルAI学会(2022年)で、AI研究グループ(寺崎 美佳 筆頭演者)の発表が、優秀ポスター演題賞に選ばれました。

日本医科大学 解析人体病理学