74

モダンメディア

68 巻 3 号 2022［医学検査のあゆみ］

医学検査のあゆみ ─ 39

病理診断領域におけるAI プログラムの課題と展望
さ さ き

佐々木

たけし

毅

Takeshi SASAKI

い精度が求められる。一般的に感度と特異度は、感Ⅰ. 病理診断に求められるAIプログラム度を上げすぎれば特異度が下がるという関係になっているため、ともに高い精度を示すプログラムの開人工知能（Artificial intelligence：以下 AI）プログ

発には高い技術が必要となる。実際に病変の良悪性

ラムが医療分野に導入が検討された黎明期に、真っを病理診断で確定する感度、特異度がともに高いと先に注目されたのが深層学習に適している「画像認

いうふれこみの AI 病理診断支援プログラムが複数識を用いた診断支援プログラム」であった。そのた

報告されてはいるものの、いざ個々の施設で使用しめ病理画像、放射線画像、内視鏡画像の 3 分野が「画てみると、十分な感度、特異度が得られないという像 3 兄弟」として、AI 診断支援プログラムの開発

1）
プログラムは少なくない 。そのために多くが薬事のターゲットとして注目されたのである。当初は病申請、承認まで到達しないという現状がある。とは理医の頭の中を俯瞰するような AI 病理診断支援プ

いえ、病理診断分野への AI 病理診断支援プログラ

ログラムが開発できれば、慢性的な病理医不足の解

ム参入の期待が大きい今般、実際の病理診断の診療

消にもつながると大きな期待が寄せられた。しかし現場ではどのような AI 病理診断支援プログラムがこの 3 分野の中で、AI 放射線画像診断プログラム

期待されているか、またどのような活用方法があるや AI 内視鏡画像診断プログラムでは薬事承認されか、あるいはそれを医療の現場に滞りなく導入する

たプログラムが複数ある一方、病理画像診断に関しためにはどのような政策があるのかを診療報酬面かては 2021 年 12 月時点でもまだ薬事承認されたプロら考えてみた。

グラムが 1 つも開発されていない。これはこの 3 分野に期待されている診断の質の違いに関係がある。
すなわち放射線画像診断、内視鏡画像診断に求めら

Ⅱ. 1人病理医のW-チェックを支援する
AI病理診断支援プログラムれるのは「所見を見落とさない、疑わしき病変を取りこぼさずにとらえる」である。そのため感度はおそらく最も期待されているのが、1 人病理医が100％に限りなく近いことが求められるが、特異度

日々の病理診断の W-チェック等で活用する AI 病理

はそれほど高い精度は求められない。特に腫瘍性病診断支援プログラムであろうと考える。日本の病理変に関しては、放射線画像診断、内視鏡画像診断で医数は人口 10 万人当たりの米国の病理医数を 100

確定診断となることはなく、その後に組織採取が行とすると 32.1 と 3 分の 1 以下である。加えて米国

われ、病理診断にて確定診断がなされる。それに対では主として自分の専門分野の病理診断。例えば前して病理診断は「最終診断」であるために、疑わし

立腺がんなら前立腺がん、腎腫瘍なら腎腫瘍、骨軟きを罰するだけでは目的は達成せず、正確な最終診

部腫瘍であれば骨軟部腫瘍を担当するのが通常であ断が下されなくてはならず、感度、特異度ともに高る。同じ腎臓という臓器でも、米国では腎腫瘍と慢

東京大学大学院医学系研究科
次世代病理情報連携学講座 特任教授
〠113 - 0033 東京都文京区本郷 7 - 3 - 1

Dept. of Next-Generation Pathology Information Networking
Graduate School of Medicine, The Univ. of Tokyo
(7-3-1 Hongo, Bunkyo-ku, Tokyo)

（8）

75

性腎炎の病理診断を担当する病理医は別になってい日本医療研究開発機構（以下 AMED）より、日本病

るのに対して、日本の病理医は頭のてっぺんからつ理学会に開発研究委託がなされた 。開発研究のため

ま先までのすべての臓器、疾患を通常は 1 人の病理にまず行ったのが、病理組織デジタル画像（Whole

医で診断している。また 400 床以上の急性期病院

Slide Imaging: WSI= バ ー チ ャ ル ス ラ イ ド ス キ ャ

706 病院中、常勤病理医が不在である病院が実にナーという特殊な機器でスライドガラスより作製し224 病院、全体の 31.7％にも上る（2017 年 10 月医た病理組織デジタル画像：以下病理 WSI）を、個人療動態調査／2018 年日本病理学会施設年報）。さら

情報保護に留意しながら、病理学会および Nationalに常勤病理医が勤務する病院でも約 44％が、病理

Clinical Database（NCD）が運用する NOBORI 社の医が 1 人しかいない 1 人病理医病院となっている（同

クラウドデータサーバ（2 拠点 4 冗長）に収集し、
ビッ

施設年報）。中規模クラス以上の複数の病理医が勤

グデータベースを構築することであった（図 1）。

務する病院では、病理診断は 2 名以上の病理医の集約された病理 WSI には病理診断情報のアノテー

W - チェックによって報告されることが多いが、1ションが付与された AI プログラム開発のための教

人病理医病院では W -チェックがなされずに最終診師データに加工され、国立情報学研究所とともに深断である病理診断が行われている。そのため 1 人で層学習を用いて AI 病理診断支援プログラムを開発

最終診断を提出しなくてはならない病理医の精神的に活用した。この AI 病理診断支援プログラムを、なストレスは大きく、病理医の診断支援のため、ま薬事承認を得たのちの保険収載を目指すというマイた国民や臨床医に精度の高い病理診断を届けるため

ルストーンで開発を進めてきた 。しかしながら、に AI 病理診断支援プログラムの研究開発が特に日

先述のようにこれまでのプログラム同様、開発元の本では急務とされてきた。この W -チェックのため医療機関では十分な感度、特異度が得られていたにの AI 病理診断支援プログラムの開発にあたっては、も関わらず、施設が変わると、感度はある程度保た

3）

2）

4）

5）

病理画像（WSI）情報集積プラットフォーム構築事業

Japan Pathology AI Diagnostics Project（JP① 大学病院 x 16施設

日本病理学会

100,000件
各施設で保管のために画像を
WSI化→ データ集積

① 市中病院
x 7施設

NII, NCDと協力して10万件を超えるP-WSIを集積．同時に地域病理支援モデルを構築し，持続自立システムにつなげる．

110,000件<⑤ NCD/病理学会② 病理学会，支部

コンサルテーション
x 7支 1,400件

部

P-WSI+情報データ(匿名化)
P-WSI+情
報データ
(連携不可
能匿名化)

アーカイブ化P-WSI+情報
データ(含個人情報)GW制御
サーバ

P-WSI+情報
データ(含個人情報）暗号＋秘密分散

NCD/病理学会
データ収集サーバ
100TB x 2拠点4冗長

高性能
ストレージ

（地域密着型） 築：自立持続を目指す

x1

B病院(病理医不在病院）

400件

A病院
(基幹病院）

x 2 拠点

5,000件
C病院(1人病理医病院）

AI画像解析
deep
learning
AI画像解析
deep
learning
高性能
GPUサーバ

中央データ
ベース(NII)

個人情報
結界③ 病理学会各事業 ④ 実証実験モデル 地域病理支援モデルを構
コンサルテーション事業
生涯学習事業

AID）⑥ 病理画像管理DB

各施設に散逸したWSI画
像を臨床病理情報とともにクラウドデータサーバに集約し，NCDと共同でアーカイブ化する.また
NII，東京大学，名古屋大学，九州大学の共同研究
で病理自動診断AIプログ
ラムを開発する
AIによる病理診断支援
プログラムの開発
病理画像ビッグデータの活用
高速回線によるリアルタイム活用

病理診断戦略の確立

臨床病理学的研究

診断の国際的標準化

教育資料

コンサルテーション支援

構築とAI開発

P-WSI
Pathology Whole Slide Image
達成目標P-WSI件数:110,000件

研究者(AI/情報)研究者(医療)情報収集（ゲートウエイGW）端末

日本病理学会 研究事業IP-AID（佐々木毅 改変）

図 1 日本病理学会 AMED 事業概略図

（9）

76

れるものの期待していた特異度が出ないという問題

がん病理診断に関する講演を行い、これまでにのべ点が生じ、医療機器としての薬事承認までたどり着

約 7,000 名以上の病理医が受講してきた。一方 E -けないという事態となっている。これらを修正する

ラーニングに関しては、各分野のエキスパートに希ことを目的に各施設で学習を進め、AI プログラム

少がんの病理 WSI、その病理 WSI に関する 5 択問の validation を行っているが、まだ医療機器として

題および診断ポイントや疾患に関する解説を作成しの薬事申請をするレベルにはなっていないのが現状てもらい、病理学会の希少がんクラウドデータサーである。

バに収集して病理医を対象に公開している 。現在
7）までに 6 分野合計で約 800 症例の病理 WSI 等が病

Ⅲ. 希少がんの病理診断を支援する
AI病理診断支援プログラム

理学会クラウドデータサーバにアップロードされているが、今後も毎年 300 症例のペースで増やしていくことを計画している。さらに今後は、病理医以外

もう 1 つは病理診断でしばしばコンサルテーショへの公開や国際公開も視野に展開していることころンの対象となる希少がんの病理診断を支援する AIである。このサーバにアップロードされている病理

希少がん病理診断支援プログラムであろう。希少がWSI を活用して、例えば、病理診断が確定しない「希んはそれぞれの疾患が「人口 10 万人当たり 6 人未少がん」症例の病理 WSI を AI 病理診断支援プログ満」というまれな疾患であるため、一般の病理医でラムに登録することで、候補となる病理診断を列挙

は診断する機会が少なく、病理専門医でも病理診断し、その鑑別に必要な免疫染色や遺伝子変異検索なに難渋することがしばしばある。先に述べたようにどを提案するプログラムがあれば間違いなく病理診

米国では希少がんに関しては、その分野のエキス断の現場で活用されると予想する。しかしながらパートが診断を担当するのが通常であるが、日本で「希少がん」ゆえに、AI プログラムを開発するためはそもそもの病理医が少ないうえに、さらに希少がの各疾患の病理 WSI を日本だけで十分に集めるこんの病理診断を得意とするあるいは専門とするエキとが難しいという課題もある。これを解決するため

スパート病理医は、いずれの分野、臓器でも極めてには希少がん病理 WSI 収集のための国際的な病理不足している。また希少がん病理診断を得意とする

画像データベースの構築が必要であり、そのデータ

病理医が必ずしもその腫瘍のハイボリュームセン

をシェアして AI 希少がん病理診断支援プログラム

ターに配属されていないという問題もある。せっかの開発を国際協力のもと行うことが期待される。たく希少がんに卓越した病理診断力を持ちながら必ずだしその際、希少ゆえに個人が特定されてしまうな

しもそれが十分に生かされていないのが日本の希少

どの危険も孕んでいるなど、まだまだ解決しなくてがん病理診断の課題でもある。この希少がん病理診はならない倫理的課題が山積していることも事実で断に関しては、病理医の診断力向上を目的として、あり、その対応、国際的な共通ルールの確立が望ま

現在「希少がん診断のための病理医育成事業」といれるところである。

う厚生労働省の国庫補助金事業が日本病理学会に委

Ⅳ. 病理WSIから遺伝子変異を予測する
AI遺伝子変異予測プログラム

託されている 。この取り組みは 2018 年に開始され、6）

骨軟部腫瘍、脳腫瘍、小児腫瘍、皮膚腫瘍、悪性リ
ンパ腫、頭頚部腫瘍の 6 分野の希少がんに関して「希少がん病理診断講習会」と「希少がん病理診断

さらに 3 つ目として、現在のゲノム医療で行われE -ラーニング」による 2 本柱で病理医の診断力を向ている「がんゲノムプロファイリング検査」の次世上させるという事業である。講習会に関しては、日代シークエンサー（Next Generation Sequencer: 以本病理学会本部が主催する講習会を年に 4 回、日本

下 NGS）により検出される遺伝子変異を病理 WSI

病理学会 7 支部が開催する講習会を各支部年 1 回開から予測する AI 遺伝子変異予測プログラムが挙げ催し、
これまでは対面講習会として開催してきたが、られる。がんゲノムプロファイル検査は 2020 年診

現在はコロナ禍のため WEB で講習会を行ってい療 報 酬 改 定 よ り 保 険 収 載 さ れ、 現 在 1 件 に つ きる。各分野の病理診断のエキスパートの講師が希少

58,000 点（58 万円）という高額な保険点数がついて（ 10 ）

77いる。これは NGS を用いて現在検索している遺伝ずに使用し続けることに懸念が示されている。その子数が 100 ～ 300 程度と多いために、どうしても高ために AI プログラムの使用にあたっては、まずは額なランニングコストにならざるを得ないという事

使用者に AI の性能変化等に関しての十分な知識が情があるが、この検査が増えれば増えるほど医療費必要であり、そのためには医学教育等での対応が望全体に与える影響は大きくなり、社会保障費の高騰まれる。このように性能変化の可能性がある医療機につながることが予想される。現在、国内で実施さ器としての薬事承認の在り方に関しては、2018 年にれているがんゲノムプロファイリング検査の結果は「次世代医療機器・再生医療等製品評価指標作成事業

国立がん研究センターの C-CAT にデータ収集が行

人工知能分野（座長：橋爪誠氏）」が、厚生労働省、

われているが、これらのデータベースと病理 WSI

PMDA、プログラムを使用する医療者の 3 者からなを結び付けて、病理組織像から候補となる遺伝子変

る WG が立ち上げられ、性能変化を示すプログラ

異をある程度予測するような AI 遺伝子変異予測プムに関しての医療機器の審査基準が定められた。そログラムを開発することで、より少ない項目の検索の取りまとめの報告書 には、オンサイトで使用すによるがんゲノムプロファイリング検査の開発や、るのか、クラウド上で提供企業が性能変化を管理しあるいは直接に遺伝子変異を予測する AI 遺伝子変異ながら使用するのか、性能が変化した場合にそれが予測プログラムの開発が可能となると考えられる。

改めての薬事承認の対象になるのか、性能変化に関

9）してどの程度まで一変（軽微な変化）として承認す

Ⅴ. 病理診断に関係するAIプログラムの開発状況と海外の状況

るのか、使用前に、標準物質（標準画像）を用いて
日々キャリブレーションなどの性能チェックを行ってから使用するのか等の議論とその結論が記載され

AI 病理診断支援プログラムは、先述のように研ているので参考にされたい。

究段階では様々なプログラム開発あるいは論文報告

その一方で、海外に目を向けると、イスラエルのがなされている。研究用に用途を限定してのプログ

ibex 社が開発した「前立腺がんの Gleason score」

ラム開発例としては、例えば Google が開発したセを診断する AI 病理診断支援プログラムに関しては、ン チ ネ ル リ ン パ 節 の 癌 転 移 部 位 を 検 出 す る「An欧州の CE マークを取得し、英国では保険診療下Augmented Reality Microscope for Cancer Detec-（National health system：以下 NHS）で運用が開始

tion（AI 顕微鏡を用いたシステム：秒間 10 フレー

されている。この英国では、病理 AI 開発に国を挙ムのスピードで判定を行い、その結果を映像としてげて力を入れており、2028 年までにがんの 75％以返す）」など実用段階にほぼ到達しているプログラ

上を早期に発見することを目標に、ライフサイエン

ムやシステムもある。またプログラムを実際にサース戦略として、特に AI ベースのデジタルパソロジー

バ内に組み込んでサーバごとシステムとして販売すの取り組みに強力な財政支援が行われている。臨床る「病理人工知能 AI 自動解析サーバ（研究使用限で活用する際のネットワークインフラの構築、デー

定）」を提供する企業も複数見られる。しかしながタレイク開発のサポートおよび AI イノベーションら日本では実際に病理診断支援 AI プログラムで独の促進として、病理およびメディカルイメージング

立行政法人医薬品医療機器総合機構（以下 PMDA）

を変革するためのデジタル化が強力に進められていに医療機器として薬事承認された AI 病理診断支援

る。AI 開発のためのリサーチ利用できるデータセッ

プログラムはない（2021 年 12 月時点）
。AI プログトを提供するためのデータシステムの改善が目標に

ラムが医療現場へ導入され診療報酬で評価されるた

掲 げ ら れ、AI ベ ー ス の デ ジ タ ル パ ソ ロ ジ ー・ ソ

めには、プログラムが薬事承認されていることが必リューションの開発において、学術機関、NHS ト

要条件になる。薬事承認に関しては、従来の医療機

ラスト、インダストリーパートナーの間の協力を促器と異なり、使用中に AI プログラムが「学習」する

進するため、2018 年に 5 つのセンター（Center of

ことにより、性能が変化する可能性があることが指Exellence : 以下 CoE）を立ち上げた。病理診断にお摘されている。性能が良い方に変化した場合には問いても AI 病理診断支援プログラムの開発等の取り組

題はないが、性能が劣化した場合にそれに気が付かみを拡大するために、3 つの CoE に対して 5,000 万8）（ 11 ）

78

英ポンド（約 79 億円）の支援が追加で行われ、さ診療報酬上の支援を求めて、2022 年の診療報酬改らに、2019 ～ 2020 年、2020 ～ 2021 年の会計年度定の要望として関連する 2 つの診療報酬改定要望案

中に 78 の NHS 施設で、MRI 装置、乳房スクリーを提出した。1 つは AI 病理診断支援プログラムをニング装置、
CT スキャナーなどの診断用機器をアッ活用するために不可欠な病理画像のデジタル化に関プグレードするため、2 億英ポンドの財政投資がなする加算である。デジタル画像による病理診断は、された。AI プログラム開発基盤の強化に多額の国

AI プログラムのみでの活用ではなく、今般のコロ費が投じられており、AI 病理診断支援プログラム

ナ禍において、1 人病理医が濃厚接触者等になっての開発にも期待が寄せられている。

しまい、自宅等で病理診断を行う必要が生じた際に一方、米国では、「医療 AI で生じた問題は、使用も有効であり、デジタル病理画像での病理診断をこした個人の医師ではなく、AI の開発元が責任を負れまでに以上に注目されている。このデジタル化にうのが最適である」という提言が 2019 年の米国医あたっては、前述のようにバーチャルスライドス

師会で選択されており、病理診断のように「確定診キャナーという特殊機器が必要であるが、価格が 1断」を行う医療機器としてのプログラム開発がやや台あたり約 1,000 万円から 6,000 万円（システム費消極的になっていると聞く。なお日本では厚生労働を含む）と高額であり、診療報酬上の支援がない現

省内に立ち上げられた「AI 懇談会」では「最終責任

在は導入が進んでいない実態がある。これまで、例は医師が負うこと」と報告書に記載されている 。

えば放射線画像が従来のフィルムから現在のフィル

10）

ムレスデジタル画像に移行した過渡期の数年間、診

Ⅵ. 診療報酬での評価戦略

療報酬上で「デジタル映像化処理加算」が算定可能な時期があったが、同様に病理診断でもデジタル画

先に挙げた W - チェックの AI 病理診断支援プロ像への移行の際には、診療報酬上の支援が必要であ

グラムがやはり日本の病理診断の現場には最も求めると考え「病理診断デジタル化加算」として要望書られるプログラムであろうと考えられることから、を提出した（図 2）。それとともに先述のように、1 人

病理診断デジタル化加算
ICTを活用したデジタル
病理画像転送による遠隔連携病理診断依頼

送信側

常勤病理医不在保険医療機関バーチャルスライドスキャナー

クリニック等TAT(報告日数)の短縮

受信側

患者視点の医療

TAT：turn around time

遠隔連携病理診断書の発行

病理診断管理加
算を算定する保険医療機関

デジタル病理
画像診断

病
理
診
断
科
診
療
所

【要望理由】 １．保険医療機関間連携による遠隔連携病理診断では、ICTを活用した「転送デジタル病理画像」による遠隔連携病理診断が認められた．TATの短縮により患者メリットが大きいが、機器が高額なため、普及していない．
２．米国ではすでに2017年4月にFDAで病理標本をデジタル画像化するバーチャルスライドスキャナ―（以下スキャナー）が医療機器として初めて認可され，国内でもすでに2機種がクラス2の薬事承認を取得している．
３．ICT活用遠隔病理診断には、送信側ではスキャナー等インフラ整備，保守メンテナンス費用，更新費用等が必要であり，また受信側では，高精細モニターが必須である．
４．コロナ禍でデジタルパソロジーの需要は急増．病理専門医試験もすべてデジタル画像による出題に変更．
５．放射線画像では過渡期に「デジタル映像化処理加算」が算定されていた．普及には、診療報酬上の支援が必要，【算定のための要件】（現行の保険医療機関間の連携による病理診断の施設要件に加え）
１．送付側医療機関：クラス２の薬事承認を受けたスキャナーを用い，受取側医療機関では高精細モニターを使用すること．
２．セキュアなネットワーク回線あるいは技術を使用すること．

【点数告示】N000 病理組織標本作製料：送信側医療機関で連携病理診断のため、デジタル病理画像を作成した場合、病理
組織標本作製料に250点を加算する。N006-1 組織診断料：受信側医療機関で連携病理診断をデジタル病理画像で行った場合に病理診断料（組織診断料）に100点を加算する。

図 2 病理診断デジタル化加算（ 12 ）

日本病理学会社会保険委員会資料改変

79

病理診断管理加算３ （人工知能による病理診断支援）【提案の概要】一人病理医等の病理診断支援として、人工知能を用いた病理診断支援システムで病理診断のダブルチェック行った場合に、管理加算3として算定する【収載が必要な理由】
常勤病理医が勤務する保険医療機関のうち、約45%の医療機関が1人しか病理医が勤務していない「一人病理医医療機関」となっている。そのため、最終診断である病理診断がWチェッ
クがないままに患者に報告されることになっており、病理医の大きな精神的なストレスとなっている。働き方改革が実施される中、人工知能（AI）による病理診断支援システムを活用し、一人病理医医療機関でWチェックを行った場合に、病理診断支援加算として220点を算定（加算1（他病理医によるWチェックなし）：120点と加算2（他病理医によるWチェックあり）：320点の間の点数）し、より精度の高い病理診断を国民に提供することを目指す。
人工知能搭載サーバ（夜間運用）

病理医による
1次診断

バーチャル
スライドス
キャナーで
夜間に取り
込み

AIによる指摘を翌日再鏡検チェック

再鏡検すべき
検体・部位を画面上に表示最終病理
診断確定【医療費に与える影響】
603, 024, 000円／年の増額【利点】・Wチェックによる、より精度の高い病理診断を医師・国民に提供
・1人病理医の精神的負担軽減（働き方改革）
・AIプログラムのWチェックは夜間 → TATに与える影響は少ない【算定要件・摘要】＊検体種別は「消化管生検」に限定＊AIプログラムはクラス2の国内薬事承認を求める＊病理診断管理加算１との併算定不可【保険点数の要望】
病理診断管理加算３220点
日本病理学会社会保険委員会資料改変

図 3 病理診断管理加算 3

病理医が病理診断の W -チェックで、AI 診断支援プ

病理医の病理診断支援が行なうことが可能となり、ログラムを使用した際に、「病理診断管理加算」で診断精度の向上が期待されかつ 1 人病理医の働き方の評価を求めての要望も提出した。現在、病理診断改革にも貢献しうると考えている。

管理加算は現在、1 人常勤病理医が勤務する医療機

おわりに

関では 1 病理組織診断につき病理診断管理加算 1 の120 点が算定され、2 人以上の常勤病理医が勤務する医療機関では、W -チェックなどの体制を評価し病理画像を用いた臓器別の AI 病理診断支援プロて 1 病理組織診断につき病理診断管理加算 2 としてグラムは論文レベルあるいは研究使用目的では多数

320 点が算定されている。これを 1 人病理医医療機あるものの、診療用に薬事承認を取得した AI 病理

関で、AI 病理診断支援プログラムを導入して、プ

診断支援プログラムは世界的に見ても少数しかな

ログラムを用いて W -チェックを行う体制が取れてい。しかしながら、今後はまずは使用目的を明確にいる場合に病理診断管理加算 1 の 120 点と病理診断して、その目的に限って使用する AI 病理診断プロ

管理加算 2 の 320 点の間として、病理診断管理加算

グラムの開発が求められ、その開発のためにも病理3 を設け 220 点を算定できるようにする要望である

画像のデジタル化の促進、デジタル画像データベー（図 3）。このプログラムの具体的な運用としては例

スの構築およびそのデータのシェアを国際的な規模

えば、バーチャルスライドスキャナーに W -チェッで進めていくことが必要と考える。

クを行う病理組織スライドガラスをセットして帰宅すれば、夜間に自動的に病理デジタル画像を作成後、引き続いて AI 病理診断支援プログラムが稼働して
W - チェックを行うという運用をすることで、1 人（ 13 ）

文献1 ）Hiroshi Yoshida, Taichi Shimazu, et al. Automated histological classification of whole-slide images of gastric biop-

80

sy specimens. Gastric Cancer. 2018 Mar; 21（2）: 249 -257.
2 ）佐々木毅 . 表で見る 病理専門医最新情報 －平成 30 年病
理 専 門 医 試 験 を 終 え て －. 病 理 と 臨 床 36（11）: 1126 1131, 2018.
3 ）深山正久、佐々木毅 . 人工知能を用いた病理診断支援シ
ステムの開発を目指す病理学会JP-AID研究 . Medical
Technology 46（6）: 504-505, 2018.
4 ）宇於崎宏, 佐々木毅 , 吉澤明彦 , 深山正久 . 日本病理学会
でのデジタル画像収集基盤整備 . 病理と臨床 36（10）:1017-1021, 2018.
5 ）佐々木毅. 病理診断支援 AIアルゴリズムの開発：日本病理学会の取り組み. 医療機器学 89（6）: 526 -532, 2019.
6 ）佐々木毅、北川昌伸．病理学会としての希少がんへの取り組みと病理診断を取り巻く諸問題 . 病理と臨床 38（1）:
10 -16, 2020.

7 ）日本病理学会．希少がん診断のための病理育成事業
URL：https://rarecancer.pathology.or.jp/
8 ）Po-Hsuan Cameron Chen, Krishna Gadepalli, et al: An
augmented reality microscope with real-time artificial intelligence integration for cancer diagnosis. Nature Medicine 25: 2019. 1453 -1457.
9 ）厚生労働省．次世代医療機器評価指標（令和元年 5 月23日）（薬生機審発 0523第 2 号）
URL：https://www.mhlw.go.jp/web/t_doc?dataId=00tc
4315&dataType=110）厚生労働省．保健医療分野におけるAI活用推進懇談会
報告書
URL: https://www.mhlw.go.jp/file/05-Shingikai-10601000Daijinkanboukouseikagakuka-Kouseikagakuka/00001692
30.pdf（ 14 ）