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知られざる医療とICTの“今”! ~「がんらしさ」を見つけるNECの病理画像解析システム

2013年3月21日

  • 三田なるほど。ちょっと話が戻ってしまって恐縮なんですが、その“あやしいところ”を見つけ出す仕組みがどうなっているのかが気になるんですが…。
  • 山下“あやしいところ”を見つけ出したい病理組織の画像データから、細胞や構造を抜き出してその特徴を分析して数値化します。これを膨大な画像データを使って作った「がんらしさ」の抽出ルールと照らし合わせて、あやしいかどうかを判定するわけです。
  • 三田「がんらしさ」を抽出するルールというものがあるんですね。そのルールはどうやって作ったんですか?
  • 山下まずわたし自身が勉強しました。病理医が診断した大量の組織画像と、医学書に掲載されている組織写真とを照らし合わせながら、典型的な組織に関しては判断ができるくらいに目を養いました。それから、病理医に組織画像を一緒に見てもらいながら様々な診断をしていただき、診断のポイントやノウハウを教わっていったんですね。ちなみに、病理医は診断の時に「細胞が元気そうだ」「この組織には流れがある」といった感覚的な表現もするんですが、そういった表現がどういう特徴を指しているのかも学んでいきました。
  • 三田ご自身で勉強されたんですね。すごい!
  • 山下こうして学んだことをもとに、画像データから診断に寄与する特徴を見つけだす手法を開発し、「がんらしさ」を抽出するルールを作ったんです。そしてこの「がんらしさ」抽出ルールに大量の組織画像を判定させ、誤った結果になったものを分析して工夫を加えることで、さらに抽出ルールを賢くしていったんです。
  • 三田なんだか大変そうな開発をされたんですね。そういったデータがさらに増えれば、もっと精度が上がっていくということですか?
  • 山下そうです。現在製品化されているのは、胃生検(※1)と大腸生検(※2)に対応したソフトですが、さらにデータを集めていくことで、これを他の臓器のがんに応用させたり、腎臓疾患や、膠原病(こうげんびょう)について応用させたりと、広げていくことができると考えています。
    • ※1胃の粘膜を採取して、顕微鏡で組織の状態を調べる検査
    • ※2大腸の粘膜を採取して、顕微鏡で組織の状態を調べる検査
  • 三田それは期待が持てますね!
  • 山下わたしたちが将来の大きな目標に据えているのは、がんの転移や再発の予測にも貢献するシステムの開発です。がんの摘出手術後、病理医はがんを取り除いた後の組織や細胞も観察し、「再発するんじゃないか」「転移するんじゃないか」ということも診断しているんですね。そんな病理医をサポートするために、蓄積されているデータを解析して、「この特徴があるときには再発した」「この特徴があるときには転移した」といったことを、e-Pathologistの中にルール化していくことで、病理医をさらに支援できるようにと考えているんです。
  • 三田素晴らしいと思います。ぜひ実用化してください! 今日は貴重なお話をありがとうございました。
  • 山下こちらこそ聞いてもらえてよかったです。ありがとうございました。

まとめ
今回は、画像認識技術を応用して病理医を支援するe-Pathologistについてお聞きしました。「がんと疑われる領域」を探し出せるなんてびっくり。医療とICTの新たな可能性を感じられるインタビューとなりました。みなさまも、もし次に病院に行かれることがあったら、今回や前回のお話を少し思い出してみてはいかがでしょう? 医療の世界が今までと違ったものに見えるかもしれませんよ。

では、次回の「MiTA TV」でお会いしましょう!

(2013年3月21日公開)

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