AI造血器疾患自動診断システムの構築

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我々はAI深層学習技術を用いて末梢血AI血球形態自動分析システム(AI自動分析システム)を開発してきた。本研究では、このシステムを利用し、実際の日常検査標本においての細胞分類性能と異常細胞検出能を評価した。方法:約100万細胞のデジタル画像を学習してAI自動分析システム（細胞分類と形態異常コメントを提示）を構築した。末梢血塗抹標本から血液像自動分析装置DI-60によりデジタル細胞画像を取得した。AI自動分析システムの評価には、日常検査で目視検査を施行した末梢血塗抹標本589検体（ALL 26、AML 52、Lymphoma 84、MDS 97、MPN 50、造血器腫瘍以外 66、正常検体214）から得られた139,378 画像を用いた。血液検査技師（3名）による評価との一致率を求めた。結果：細胞分類能の一致率は全17分類で97.3%以上であった。異常コメントの一致率は、悪性リンパ腫群ではリンパ球異常コメント12種類のうち11種類が90%以上、MDS群では成熟好中球異常コメント16種類のうち12種類が90%以上であった。検査室で異常細胞ありと判断された標本は118枚で、そのうち115枚（97.5％）は、AI自動分析システムが1細胞以上の『芽球』を検出した。AIで芽球が検出できなかった3標本は検査室でも『芽球』ではなく『形質細胞様細胞』として異常細胞が検出された標本であった。AI自動分析システムはこの3標本中2標本において「形質細胞様」というリンパ球異常コメントを付与していた。AI自動分析システムを用いて細胞判別とともに異常コメントを使用することによって118標本中117標本(99.2%)の異常細胞を検出することができた。これより本システムは「標本単位」での異常検出に十分活用できる可能性が示唆され、来年度以降は偽陽性の軽減、多施設でのロバストネス評価も行っていく。