AI(人工知能)病理 解析研究

AI を用いた病理画像解析やオミックスデータ解析モデルを作成し、新たな診断、有効な治療法へ繋げる

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、定期的な勉強会、輪読会、実装会を行っています。

AI 病理解析モデルの構築にあたっては、木下 涼 (Ryo Kinoshita)氏 (株式会社 キカガク) に共同研究者 兼 アドバイザーとして参加して頂いています。 

日本医科大学 解析人体病理学