Construction of oral cancer cytological diagnostic support system by a GUI using the deep learning

点击翻译按钮获取中文摘要

口腔細胞診は口腔がん検診に活用され，口腔がん発見率が約1%と精度が高い。ところが細胞診断業務を担う全国の細胞検査士および細胞診専門歯科医が細胞判定基準を学習する機会は決して平等ではなく，さらにその不足が深刻さを増している。本研究は，GUI（graphical user interface）による簡便な深層学習(DL)ツールを用いて口腔粘膜の前癌病変と口腔がん細胞をDLし，細胞診標本からこれらの症例を抽出できる細胞診断支援システムの開発を目指している。本研究課題の目的は，口腔細胞診検体の診断精度と速度を向上させるために，簡便で汎用可能なAI細胞診断支援システムを構築することである。初年度は，本研究課題の遂行に先だち，AIの臨床での活用に向けた規制当局の動向や研究から実証検証，事例について文献渉猟を行った。さらに臨床検査現場に今後求められる工程や伴う人材育成への提案について整理した。その結果，海外ではAIやロボティクスの社会への浸透に伴い，臨床検査の現場においてもその導入に向け政策・規制の観点で準備が進んでいること，そして，実際の導入向けた研究・開発が多くの場面でなされていた。一方日本では，経済産業省主導で発展のための枠組み基盤が整備されつつあり，規制に関しても内閣府主導で 診療報酬改定などの体制整備が少しずつ進められていた。AI，ロボティクス化への対応が進んでいる中で，今後様々なAIシステムが導入してきた際の導入判断基準や各プロセスでの対応の仕方についてガイドラインの設定がまずは施設単位で必要となると予測される。海外の動向，国の指針，学会の方針などを注視し日常的に情報収集に努めつつ，体制変更等に備える必要がある。さらに，本研究課題の目的であるAI細胞診断支援システム構築のためのAIモデル（GUIによるDLツール）作製のための条件設定を行った。