甲状腺結節超音波画像診断AI支援
甲状腺結節は人口の約67％に認められ、結節性甲状腺がんは甲状腺疾患の中で最も多い病型です。当社が開発するディープラーニング型AI診断支援システムは、画像から異常領域を自動検出する輪郭部位検出(CADe)機能と、TI-RADS基準に基づく一貫した自動診断（CADx）機能を備え、高精度な診断を実現します。
これにより、良性が大多数を占める不要な細針吸引生検を削減し、診断精度と医療効率の両立を可能にします。
特に良悪性の鑑別が難しい甲状腺濾胞がんに対しては、超音波画像と病理画像を統合的にAI学習させることで、手術前から高精度な鑑別を支援し、不必要な外科手術の回避と早期発見を促進します。
療法予測（CAP：マイクロ波焼灼療法推察機能）では、AIが腫瘍サイズや血流パターンなど多次元データを解析し、焼灼療法の適応可否や予後を高精度に予測します。
AI技術の導入により医師の診断負担を軽減し、分析・患者説明など、より付加価値の高い医療行為に注力できる環境を創出します。
病理画像診断AI支援
AI技術は、人間が見落としがちな病変をスピーディーに検出し、早期発見や早期治療を実現します。一貫性のあるAIが診断やデータ分析を行うことで、病理画像解析との連携により医師の負担を軽減し、患者への対応や高度な医療判断に集中させることが可能になります。
AI技術は、チーム医療の一員として、タスクシェアの重要なパートナーとなることが期待されています。
特に1人の病理医体制の医療機関では、AI支援による補助診断支援システムを導入することで、ダブルチェック体制を構築し、診断の精度やスピードを向上させることができます。例えば、病理診断の過程でAI技術が初期のスクリーニングを担当し、医師はAIが示した結果をもとに最終的な判断を下すことで、診断の精度とスピードが大幅に向上します。
病理画像診断AI支援は順天堂大学附属順天堂医院の病理診断センターと共同研究しております。センターで保有する豊富な専門知識や診断技術、私たちの専門分野である画像AI診断技術を組み合わせることで、AI技術を活用した病理診断の高度化を目指しています。
この共同研究により、医療現場での病理診断AIシステムの実現に向けた新たな道を切り開くことが期待されます。