プロジェクトの概要

プロジェクト基本情報

研究開発課題名 病理診断支援のための人工知能(病理診断支援AI)開発と統合的「AI医療画像知」の創出
研究開発期間 平成30年6月〜令和3年3月
お問い合わせ先 〒113-0034
東京都文京区湯島1-2-5 聖堂前ビル7階
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 日本の病理専門医は慢性的に不足状態が続いており,病床数が400床を超えるような病院でも約29%では病理医が一人も在籍しておりません(2016年医療動態調査)。このような病理医不在病院では,迅速な生検・手術材料診断が行えない上に,術中迅速病理診断も施行できず,十分な治療が受けられない可能性があります。また,常勤病理医が勤務する病院であっても43.8%では病理医が1人しかいないために,病理診断に対するダブルチェック体制がなく,精度管理体制が十分とは言えない状況です(2017年日本病理学会年報)。このような状況を打開するためにも,AIを活用した病理診断支援ツールを開発し実用化することが喫緊の課題となっています。

 上記の課題への対策として,日本病理学会(Japanese Society of Pathology; JSP)では,平成28年度~29年度に,日本医療研究開発機構(Japan Agency for Medical Research and Development; AMED)の「臨床研究等ICT基盤構築研究事業」の支援を受けて,「AI等の利活用を見据えた病理組織デジタル画像(P-WSI)の収集基盤整備と病理支援システム開発」「人工知能の利活用を見据えた日本病理学会、日本医学放射線学会の画像連携による原発性脳腫瘍のデータベース連携における問題点・課題の抽出および地域連携における自立・持続型画像登録連携拠点の基盤構築・整備」の研究を行ってきました。
平成30年度以降は,AMEDの「臨床研究等ICT基盤構築・人工知能実装研究事業」の支援を受けて,

  • 病理診断支援のための人工知能(Artificial Intelligence; AI),すなわち「病理診断支援AI 」の開発と実装を行う
  • 開発された「病理診断支援AI」が,病理診断ネットワーク基盤を介して,全国に病理診断支援を提供できる体制を構築する

ことを最終目標とし,①AIによるダブルチェックシステムの開発(国立情報学研究所との連携研究),②病理診断報告書の標準化,③診療科間の画像情報統合によるAI医療画像知の創出,④匿名加工による研究利用可能なデータベースの整備(National Clinical Database (NCD) との連携研究)の課題に対して研究を進めています。

 我々はこれら一連の大きなプロジェクトを「Japan Pathology AI Diagnostics (JP-AID) プロジェクト」と呼んでいます。JP-AIDから生まれる病理診断支援AIツールや病理診断生涯教育ツール等は,「広く国民の医療・公共の利益」に貢献するものとなります。

日本医療研究開発機構(AMED)「臨床研究等ICT基盤構築・人工知能実装研究事業」へのリンク
https://www.amed.go.jp/program/list/14/02/002.html

H30-R2年度計画概要

H30-32年計画概要

H28-29年計画概要

H28-29年計画概要