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血液悪性腫瘍の診断を革新するAI技術の開発

日立と国立大学法人九州大学病院が共同で、血液悪性腫瘍の診断を支援するAI技術を開発しました。この技術は、フローサイトメトリー(FCM)検査の結果をもとに、医師が病気を鑑別する際の判断の助けになることを目指しています。

血液悪性腫瘍は、白血病やリンパ腫、多発性骨髄腫といった異なるタイプがあり、それぞれに適した治療法が求められます。そのため、正確な鑑別診断が極めて重要です。FCM検査は、細胞の特性を測定し、診断に役立てられる検査ですが、データを解釈するには高い専門性と経験が必要です。さらに、検査対象が増えることで、解析の負担は増しており、効率的かつ正確な診断支援が求められています。

AI技術の特徴

この新しいAI技術の最大の特徴は、実際の医師の診断方法に近い形でマーカー陽性率を用いて、複数の候補疾患を確率付きで提示できる点です。具体的には、白血病やリンパ腫など16クラスの疾患に対して候補を整理し、診断を行います。これにより、医師は自身の仮説と照らし合わせながら、より良い判断ができるようになります。

さらに、この技術は九州大学病院の臨床データを用いて、500例以上の学習・評価を行い、同時分類において0.9以上のAUC性能を確認しました。この結果は、AI技術が診断支援において強力なツールであることを示しています。

背景と課題

国際がん研究機関(IARC)によると、がんの新規患者数は2022年には2,000万人に達しており、血液悪性腫瘍の正確な診断がますます重要視されています。これに伴い、検査の解釈を支えるため、限定された医療人材でも利用できるシステムの構築が必須です。

FCM検査では、レーザー照射によって細胞の特性を測定し、複雑な情報を整理することが求められます。そこで、この新技術は、ゲーティングなどの解析作業を高精度でサポートし、医師が必要な情報を手に入れやすくすることを目指しています。

今後の展望

日立は今後、医療機関や検査会社との共同検証を通じて、このAI技術の評価をさらに拡大していく予定です。特に実際の診療フローで円滑に活用できる改良が進められ、医療の質と持続可能性を両立するための重要な技術として位置づけられています。

この成果の一部は、今夏スウェーデンで開催されるEuropean Hematology Association (EHA) Congressにおいて、抄録として発表される予定です。

これらの取り組みは、血液悪性腫瘍の診断支援を新たな次元へと引き上げる可能性を秘めており、患者にとっても希望の光となることでしょう。日立と九州大学病院は、今後も医療現場で活かされるよう、技術の実用化に向けて努力を続けていきます。

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