NISTEP注目科学技術 - 2020_E745
概要
人工知能による病理診断に注目しています。悪性腫瘍に対する薬物療法の進歩は目覚ましく、近年、殺細胞性抗腫瘍薬のみならず、有効な分子標的薬や免疫チェックポイント阻害剤なども、臨床において多数用いられてきている。それに伴い、必要とされる病理診断数も膨大となり、限られた労働力で高精度な診断を遂行するためには人工知能による補助的診断も必要とされている。
キーワード
2020年調査にはこの項目はありません。
| ID | 2020_E745 |
|---|---|
| 調査回 | 2020 |
| 注目/兆し |
2020 ※2020年調査にはこの項目はありません。区別のため、便宜上 「2020」 としています。 |
| 所属機関 | 大学 |
| 専門分野 | ナノテクノロジー・材料 |
| 専門度 | - 2020年調査にはこの項目はありません。 |
| 実現時期 | 10年未満 |
| 分析データ 推定科研費審査区分（中区分） | 53 （器官システム内科学） |
| 分析データ クラスタ | 45 （腫瘍学/臨床・診断） |
研究段階
2020年調査にはこの項目はありません。
インパクト
2020年調査にはこの項目はありません。
必要な要素
人工知能による病理診断において、盛んに研究が行われているものの、実用化が難しい背景には、①電子カルテからの病理画像の取り出し、セキュリティ(個人情報保護)などに際しての作業効率の問題(データ量が多く、その処理に時間を要する、大きなデータ量を保存するサーバーが必要で費用がかかる)や、②診断の責任の所在、③これまでにない方法で人工知能による病変の検出が試されている反面、従来の診断の補助となるような人工知能のコンセプトが少ないのではないか(新規性を求める一方で、既存の膨大な病理診断の負担を軽減できるようなツールが考慮されていうケースは多くないのではないか)といった事柄が考えられる。
①②③を考慮することはブレイクスルーにつながるのではないかと考える。
①②③を考慮することはブレイクスルーにつながるのではないかと考える。