03 AIサポートによる最適?低侵襲治療法の選択 Research

近年の人工知能（AI：Artificial Intelligence）の発展はめざましいものがあります。特に深層学習（Deep learning）の応用によりAIが身近な生活にも利用されています。我々は、AIの医療への応用研究を2001年から開始し、特にAIの中でも機械学習に分類されるサポートベクターマシン(SVM)の開発を行ってきました。この手法をもちいることで世界に先がけて、NECと共同開発で胃がんの個別化医療に応用可能なe-Pathologist®というAI診断システムを開発しました。現在は、SVMやランダムフォレストさらに深層学習のConvolutional Neural Networkを用いて、学内の臨床各科と様々ながん種の個別化医療にむけたAI診断システムの開発を進めています。

【分野HP】

中国体彩网 分子病理学分野

【研究実績に関する主な論文】

2026年4月【UP】 2024年10月

近年、人工知能(AI)による研究は日進月歩であり、医療界においても同様です。当分野では様々な癌種に対して、AIを用いた種々の解析を行っております。例えば、大腸癌は根治的な手術を行ったあとでも、一定数の再発があること知られています。そのような再発riskの高い大腸癌とはどのようなものかを、患者様に新たに侵襲を加えることなく、既に切除された癌の組織や臨床情報を用いて高精度の予測をすることが可能となりました。さらには、大腸癌の診断に用いる下部消化管内視鏡検査で得られる組織検体から、リンパ節転移予測をすることが可能となりました。その他にも、画像検査などを用いたAI解析、AIを用いた手術教育ツールの開発などに取り組んでいます。

【分野HP】

中国体彩网 消化器?小児外科学分野

【研究実績に関する主な論文】

2026年1月【UP】 2024年10月31日

画像診断の進歩により小型肺癌が発見される割合が多くなり、外科的切除術により良好な長期予後が得られています。近年、切除範囲を小さくして肺の温存をしながら、癌の根治性を保つ縮小手術も行われるようになっており、小型肺癌の中で悪性度の低いタイプが、適応になることがあります。肺癌の悪性度の評価の一つに、CT検査によるすりガラス陰影の割合がその指標になるものの、境界不明瞭であるため測定者間のばらつきが存在し、また本来３次元である肺癌を２次元のCTで測定することの制限もみられています。我々は富士フィルムとの共同開発によりCT 画像を用いて肺病変を３次元でAI解析して、肺癌の悪性度と相関することを解明しました。今後、多くの施設で日常臨床の中で利用され、精度の高い悪性度評価が広く普及し低侵襲医療の提供につながることに期待しています。

【分野HP】

中国体彩网 呼吸器?甲状腺外科学分野

【研究実績に関する主な論文】

2025年10月17日

現在の整形外科手術では、CT画像から作成した3Dモデルを用いて術前計画が行われています。一方、術中に使用されるX線透視画像は2次元画像であるため、術者は経験や知識をもとに3次元構造を推定する必要があります。本研究では、Deep Learningを用いて術中X線画像と術前3Dモデルを自動的に対応付ける技術を開発しました。従来必要であった固定ランドマーク設定を不要とし、X線画像から任意の解剖学的位置を高精度に推定できる点が特徴です。この技術により、術者の空間認識の負担を軽減し、骨折整復やインプラント設置の精度向上、安全で低侵襲な手術支援につながることが期待されます。今後は、本技術を応用し、AIを活用した次世代手術支援システムの実現を目指していきます。

【関連HP】

中国体彩网 整形外科

中国体彩网 プレスリリース

【研究実績に関する主な論文】

2024年12月8日 2023年10月1日

【分野HP】

中国体彩网 泌尿器科学分野

中国体彩网 分子病理学分野

【研究実績に関する主な論文】

2023年7月7日 2022年4月