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学術雑誌論文 / Journal Article(1) |
| タイトル |
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タイトル |
病理診断における診断支援AIの現状と導入への課題 |
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言語 |
ja |
| タイトル |
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タイトル |
The Current State of AI-based Systems for Pathological Diagnosis and Problems with Their Introduction |
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言語 |
en |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
AI |
| キーワード |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
Pathology |
| キーワード |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
Digitization |
| キーワード |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
Specimen homogenization |
| キーワード |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
Quality control |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 |
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資源タイプ |
journal article |
| 特集名(日) |
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言語 |
ja |
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値 |
「医療と人工知能（AI）―現在と未来」（後編） |
| 特集名(英) |
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言語 |
en |
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値 |
Medicine and Artificial intelligence (AI) ─Present and Future (Part 2) |
| 著者 |
大和田, 温子
松山, 欽一
石川, 美保子
石田, 和之
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| 書誌情報 |
Dokkyo Journal of Medical Sciences
巻 50,
号 2,
p. 100-106,
発行日 2023-12-25
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| 内容記述 |
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内容記述タイプ |
Abstract |
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内容記述 |
近年，医療現場における人工知能 （artificial intelligence；AI） 技術の進歩は著しく，病理診断の分野でも病理組織デジタル画像 （whole slide image；WSI） を用いて，病変の認識や定量，予後予測，特徴の抽出等を行う病理診断支援 AI システムが開発されている．本邦における病理診断の現場では，病理医数の不足と診断数の増加，報告内容の複雑化により業務の負担が増しており，将来的に AI を病理診断に導入することで，過重な診断業務の軽減や診断精度の向上，形態への情報付加が期待されている．病理診断支援 AI を導入するためには，病理診断支援 AI の医療機器承認，組織画像のデジタル化，標本の均質化や品質管理などの課題が挙げられる．また，病理診断支援 AI が患者の臨床情報や病態生理，採取条件などを併せた包括的な病理診断が可能かは不明瞭であり，病理診断支援 AI システムの進歩も必要と考えられている．病理診断支援 AI システムに対する社会的な関心は高く，病理の分野では日本病理学会を中心に，病理診断支援 AI をどのように取り入れるかの提言や様々な研究開発プロジェクトが進められている．その一方で，診断現場にいる多くの病理医にとって，AI の現場への導入は実感がなく，実際の診断にどのように役立つのかも明確ではないのが現状である．病理診断支援 AI システムの導入に向けては，組織標本をデジタル化するための設備投資やワークフローの構築など，可能な範囲で準備を進めつつ，研究の進捗や法律の整備，病理学会の動向など病理診断支援 AIを取り巻く動向を注視していく必要がある． |
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言語 |
ja |
| 内容記述 |
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内容記述タイプ |
Abstract |
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内容記述 |
Artificial intelligence （AI） technology for use in medical practice has made great progress, and in the field of pathology, several AI systems have been developed for lesion recognition and segmentation, prognosis, and feature extraction using whole slide images （WSI） to digitize pathological specimens. Although AI-based systems for pathological diagnosis are currently in the research phase and have yet to achieve practical application, the future introduction of AI is expected to improve the accuracy of pathological diagnosis, add other information to the morphology, and improve working conditions for pathologists. The introduction of AI-based systems for pathological diagnosis involves meeting several challenges, including gaining legal approval, digitization using WSI, pathological specimen homogenization and quality control, and making further progress on AI systems. |
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言語 |
en |
| 出版者 |
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出版者 |
獨協医学会 |
| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
PISSN |
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収録物識別子 |
0385-5023 |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AA00629581 |
| 出版タイプ |
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出版タイプ |
VoR |
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出版タイプResource |
http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 |
DJMS-50-2-5.pdf (545 KB)
