病理診断における人工知能（AI）の応用可能性についての総説論文を出版
久留米大学病院臨床検査部の内藤嘉紀部長と弊社取締役・AI開発責任者の常木雅之による総説論文（病理診断とAI）が「Journal of Clinical Rehabilitation」誌に出版されました（論文1）。
本総説論文は、病理診断のデジタル化と人工知能（Artificial Intelligence: AI）研究の進展ならびにAIの応用可能性について整理した総説です。病理診断は、採取した組織や細胞を調べて病気を見極め、手術や薬物療法の判断を支える重要な診断ですが、専門医不足など課題もあります。論文では、標本を高精度にデジタル化する技術を基盤に、AIが見落としの低減、診断支援、業務負担の軽減、地域・施設差の縮小に貢献しうることを示しています。例えば、図に示すような、膵超音波内視鏡下穿刺吸引法の病理組織検体（図A）において、AIは腺癌細胞の確率が高い領域（図B）をHeatmapにより高精度に描出しています（論文2）。その一方で、最終診断は、病理専門医が担うべきと明確に位置付け、今後は、薬事承認や倫理面の整備を進めながら、医療現場で安全かつ実用的に活用していくことが期待されています。
弊社では、引き続き、臨床的有用性の高いAIの研究開発を積極的に進めてまいりたいと考えております。
掲載号の詳細はこちら
https://www.ishiyaku.co.jp/search/details?bookcode=083505
■論文1：内藤嘉紀、常木雅之「病理診断とAI」Journal of Clinical Rehabilitation, Vol. 35(5), pp. 495-500, 2026.
■論文2：Naito Y, Tsuneki M, Fukushima N, et al. A deep learning model to detect pancreatic ductal adenocarcinoma on endoscopic ultrasound-guided fine-needle biopsy. Scientific Reports 11: 8454, 2021.
OGP画像：膵超音波内視鏡下穿刺吸引法の病理組織検体における腺癌細胞検出
A：膵超音波内視鏡下穿刺吸引法検体のHE染色像
B：Heatmapで表示した腺癌細胞の確率が高い領域（赤がAIの腺癌予測値が高い）