JMT日本医疗——AI开发支持癌症病理诊断，胃活检匹配率达9成以上②

点击量：68   日期：2022-08-22 09:49    编辑：JMT日本医疗

新开发的机器学习方法，在癌症和非肿瘤的判断上准确率高达90% ~ 97%

由于病理影像是全色且超高分辨率的，即使是像胃活检这样只有几毫米大小的组织片，影像数据容量也很大，如果大量的组织片影像用于机器学习，很容易超过计算机的处理能力。因此，通常将图像分割成细小的正方形块(每边256像素，116微米)，用于学习和评估AI模型。此时，如果使用分割成细小的片块来判断是否是癌症的算法，那么在整个图像中只要有一处假阳性片，整个组织片就会被判定为“阳性”，变得不稳定。

因此，该研究小组开发了一种新的机器学习方法——“multi-stage semantic segmentation for pathology (MSP)法”。MSP方法从单独的片图像中提取特征量，并学习特征量在原始病理图像中的分布，因此可以以大幅压缩病理图像的形式，在不丢失片在整个图像中的位置信息的情况下进行机器学习。就好像是模仿了病理学家将显微镜的低倍率俯瞰把握和高倍率详细观察结合起来做出病理诊断的方法。

使用MSP方法，即使是传统方法中散布假阳性斑块的非癌症病例，也能正确地判定整体为非癌症。结果显示，在癌症和非肿瘤判定中，MSP方法与病理学家的诊断匹配率达到94.8%(内部数据集)。另外，在10个设施的外部数据集中，也以94.6%±2.3%(最小90.4%，最大97.4%)的比率，取得了比现有方法更好的成绩。MSP方法在应用于多设施时，不易受到设施间校准差的影响，是一种稳定的方法。

胃活检以外的病理诊断支援AI也在开发中，减轻病理学家的负担和远程病理诊断网络​

作为今后的发展方向，研究小组为了在医疗现场导入病理诊断支援AI，以取得作为程序医疗器械的药事许可为目标。与此同时，除胃活检以外的病理诊断辅助人工智能也在开发中。另外，为了能够将在研究中收集到的各种脏器的病理组织数字图像用于AI开发，正在准备公开“日本病理学会数字图像数据库”。研究小组表示：“通过将此次开发的AI应用于病理诊断现场，可以支持病理诊断的双重检查，减轻以一名病理学医生为首的繁忙病理学医生的负担，切实实现癌症医疗。进一步将其纳入远程病理诊断网络，有望推进癌症医疗均衡化。”

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