AIを用いた関節リウマチの自動病理診断

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50サンプルの関節リウマチ滑膜と30サンプルの変形性関節症の滑膜からWSI（Whole slide imaging）取り込み装置で画像データを取得し、独自作成したラベリン グシステムで滑膜領域のラベリングを行った。計画書通りにグラフニューラルネットワークを用いた解析を進めている。採取方法や部位によるサンプルの不均一性があり，今後は前向きに収集したサンプルを用いた検討により解析の精度を上げる計画である．また，サンプル採取方法による診断への影響ものちに検討対象 とする予定である． 尚，2022年には大規模言語モデルに代表される巨大なAIシステムを用いたAI開発が注目されるようになり、画像AI研究にも言語AIの技術が応用されるようになった。さらにAI画像研究が診断からAIに数値化された数値の利用に変わりつつある。病理画像領域でもその現象が進み、Indica Labsをはじめとした数値化可能な病理AIシステムが欧米で利用されている。そこで近年発 展が著しい病理AIシステム（Indica Labs）の数値化システムを応用することで関節リウマチと変形性関節症の鑑別につなげることができるかの予備的実験を開始している。具体的には，滑膜組織の"関節リウマチらしさ"を定量化する手法を探っている．これまでに滑膜内の細胞分布に注目した解析を行ってきたが，WSI により得られる粗大構造および細胞種類の区別も含めた解析を行うまでには至っておおらず，種々のラベリング方法を検討することで最適な解析方法を探索して いる．