人工知能

AIが肺がん診断を強化する見込み

公開日 2024年9月4日

更新日 2026年5月31日

著者

David Hamilton

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A team of engineers from the University of Cologne’s Faculty of Medicine and University Hospital Cologne have introduced an AI model that can help detect lung cancer tissue in minutes. The new system combines the most extensive data set related to the disease available and has shown some promising results. Here’s everything you need to know about how AI is poised to enhance lung cancer diagnosis in the near future.

肺がん

2023年には、推定130万人が肺がんで命を落としました。この疾患は世界で最も致死率が高く、最も一般的な病気の一つです。肺がんのタイプの中で、非小細胞肺がん（NSCLC）は全肺がんの80%以上を占めています。このタイプの肺がんは、時間とともに肺組織に悪性腫瘍を形成します。

病理学的検査

病理学的検査は、腫瘍学者が肺がん組織を発見する方法です。このプロセスでは、医療従事者がヘマトキシリン・エオシン（H&E）染色された組織サンプルを収集する必要があります。腫瘍学者はこれらのサンプルをレビューし、腫瘍細胞の有無を判断します。さらに、患者のデータと遺伝情報を用いて効果的な治療をカスタマイズします。

デジタルトランスフォーメーション

組織採取の最初のステップは、何十年も腫瘍学で変わっていませんでした。しかし、データの処理方法と手段はデジタル形式へと移行しました。デジタル病理プラットフォームにより、研究者が顕微鏡で細胞を観察する必要がなくなり、コンピュータモニターで作業できるようになりました。

病理のデジタル化は、ソフトウェアを発見プロセスに統合できるなど、重大な利点をもたらしました。現在、ほとんどの専門家はデジタル肺組織解析の何らかの形態を用いて患者の状態を判断しています。今後数年で、人工知能が手動で操作されるソフトウェアシステムに取って代わり、組織中の肺がんの有無を判断する主要手段となるでしょう。

新たな機会

人工知能モデルは、膨大な組織画像を活用し、人間のレビューアが捉えられない追加情報を抽出できます。そのため、より効果的でアクセスしやすいAI駆動の病理システムを作り出す動きが強まっています。

AI肺がん研究

この研究「次世代肺がん病理学: 診断および予後アルゴリズムの開発と検証」は、ジャーナル Cell Reports Medicine に掲載され、NSCLC診断向けに特化した新しいAIアルゴリズムと計算病理プラットフォームを公開しています。
この研究は新しいAI基盤モデルの組み合わせを示し、これまでで最大かつ最も関連性の高いデータセットを使用しています。システムは、肺腺癌や扁平上皮癌など重要な詳細を含む全スライド画像を含む多クラス組織データセットを統合しています。特筆すべきは、AIモデルが1,527人の患者からの4,000枚以上のスライドを統合し、国際的な肺がん研究提供者のコホートから作成されたことです。