血液疾患診断スペシャリストにおけるAIと論理的検証スキル融合教育プログラムの開発

为血液疾病诊断专家开发结合人工智能和逻辑验证技能的教育计划

• 批准号: 22K02799
• 负责人: 山形 和史
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: Hirosaki University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K02799/
• 关键词: 人工知能; 医療AI; 医学教育; Project Based Learning; AI; 血液疾患; 診断; 教育

【研究概要】医療AI技術の臨床利用においては,診断精度はモデル構築時の学習用データの質と量に強く依存し,データセットに含まれる症例によって異なる診断結果が導かれる上,診断過程もブラックボックス化されていること,またAIによる治療患者選定には倫理的課題の発生も考慮する必要がある。このことからAIユーザとなる全ての医療スペシャリストには医療AI技術の特性を理解し,AI診断プロセスを論理的思考でもって既知の医学的知見と照らし合わせ可視化させ,AI診断結果を検証するスキルが必要となる。そこで本研究は, 次世代AI医療に対応した診断スペシャリスト教育プログラムの確立を目的として,医療AIの運用課題を踏まえ,AI技術スキルとAI診断論理的検証スキルを兼ね備えた医療者養成のためのProject Based Learning(PBL)型AI教育手法の研究を行った。【研究実績】本年度は「医療AI診断技術と医療AIシステム特性評価教育プログラムの開発」と「医療AI診断における可視化技術と論理的検証スキル教育プログラムの開発」を実施した。「医療AI診断技術と医療AIシステム特性評価教育プログラムの開発」においては医療AI教育用教材として、健常人および血球形態異常を示した患者末梢血塗抹標本200例を収集し、AI学習と検証に使用する顕微鏡画像5万枚の撮影を行った。また診断スペシャリスト向けAI教育を行うためAI基礎技術の体系的学習プログラムのコンテンツ開発を行った。一方、「医療AI診断における可視化技術と論理的検証スキル教育プログラムの開発」においては血球顕微鏡画像を用いて血球分類用AIモデルを作成し、検証画像に対してExplainable AI技術を用いた可視化を行い、分類不一致画像に対する検証方法についての学習用プログラムを開発した。

[Summary] Clinical use of medical AI technology is strongly dependent on the quality and quantity of learning data used in the construction of a medical database, and diagnostic accuracy is dependent on differences in diagnostic results, including symptoms, and ethical issues need to be considered in the selection of patients for treatment during the diagnostic process. The AI diagnosis is a logical reflection on the characteristics of medical AI technology. It is necessary to visualize the results of AI diagnosis. This study aims to establish the next generation AI medical diagnosis and education system, and to explore the application of AI technology in medical diagnosis and AI diagnosis logic. [Research Results] This year,"Development of Medical AI Diagnostic Technology, Evaluation of Medical AI System Characteristics, Education" and "Development of Medical AI Diagnostic Visualization Technology, Evaluation of Medical AI System Characteristics, Education" were implemented. "Medical AI diagnostic technology, medical AI system characteristics evaluation, education and development," in the medical AI education teaching materials, healthy people and abnormal blood cell morphology, patients with peripheral blood smear 200 cases collected, AI learning and evidence use of micro-images to carry out The development of AI basic technology system On the other hand,"Development of visualization technology and logical evaluation method for medical AI diagnosis" includes the development of AI model for blood cell classification using blood cell micro-mirror image, visualization technology for diagnostic image, and evaluation method for classification inconsistent image.

项目成果

Approach to automated detection of atypical lymphocytes in peripheral blood smear screening

外周血涂片筛查中异型淋巴细胞的自动检测方法

• 发表时间: 2022
• 作者: H Nozaka;S Kaga;N Sakaiya;S Kimura;M Kushibiki;S Ogasawara;M Ishiyama;M Nakano;M Fujioka;K Kamata;K Yamagata
• 通讯作者: K Yamagata

Approach to immature granulocytes discrimination with convolutional neural network in peripheral blood smear screening

外周血涂片筛查中卷积神经网络鉴别未成熟粒细胞的方法

• 发表时间: 2022
• 作者: H Nozaka;S Kimura;S Kaga;N Sakaiya;M Kushibiki;S Ogasawara;M Ishiyama;M Nakano;M Fujioka;K Kamata;K Yamagata
• 通讯作者: K Yamagata

Approach to the detection of reactive lymphocytes using multi-stage AI models

使用多阶段 AI 模型检测反应性淋巴细胞的方法

• 发表时间: 2022
• 作者: H Nozaka;S Kaga;N Sakaiya;S Kimura;M Nakano;M Fujioka;M Kushibiki;S Ogasawara;M Ishiyama;K Kamata;K Yamagata
• 通讯作者: K Yamagata

Approach to automated recognition of blast cells in peripheral blood smear screening

外周血涂片筛查中母细胞自动识别的方法

• 发表时间: 2022
• 作者: H Nozaka;S Kimura;S Kaga;N Sakaiya;S Ogasawara;M Kushibiki;M Ishiyama;M Nakano;M Fujioka;K Kamata;K Yamagata
• 通讯作者: K Yamagata

Approach to automated classification of nucleated blood cells in peripheral blood smear screening

外周血涂片筛查中有核血细胞自动分类的方法

• 发表时间: 2022
• 作者: H Nozaka;S Hirano;S Souma;A Kobayashi;S Ogasawara;M Kushibiki;M Ishiyama;M Nakano;M Fujioka;K Kamata;K Yamagata
• 通讯作者: K Yamagata