日本病理学会与日本国立信息学研究所和东京大学合作开发了通过胃组织切片的显微镜图像判断是否是癌症人工智能（AI）系统，其准确率高达90%以上。该系统可用于对病理医生诊断结果的双重确认，解决病理医生不足的问题。该系统还可以通过网络进行远程病理诊断。目前正在作为诊断和治疗软件争取获得日本卫生主管部门的药事审批。
即使胃组织切片图像（左图）有部分疑似癌症的区域，但可根据整体特征判断为阴性（右图）。
目前，利用AI进行癌症图像诊断已经取得了一定的成果，例如，奥林巴斯和富士胶片将AI实际应用于大肠息肉肠镜图像来识别癌症。但是确诊癌症还是需要采集组织，通过显微镜进行详细病理诊断。
用于病理诊断的显微镜图像分辨率高，数据量大，将其用于AI学习需要有庞大的计算资源。因此，图像通常被划分为几个区域，让AI学习每个区域的特征。然而，这种方法会因为一个区域有疑似就将所有区域都被判断为有癌症，所以AI的精度难以提高。
此次的AI首先从显微镜图像的各个区域提取是否为癌症的相关信息，汇总为整体信息，根据其特征做出判断。通过这样的两级处理，使AI的结果更接近于病理医生综合把握高倍镜下详细观察和在低倍镜下整体图像做出的诊断结果。东京大学医院收集了大约4,600张胃组织切片图像，让病理医生明确癌症范围之后，供AI学习。
由此开发出的AI系统在对日本10家医疗机构收集的约3，500张胃组织切片图像进行性能测试的结果，与病理医生的诊断结果的一致率平均达到了94.6%。每个提供数据的医疗机构，精度最低的也超过了90%。
该团队正在与各企业合作，目的是获得可用于诊断和治疗的“医疗设备软件”药事审批。同时，还可以通过网络共享显微镜图像，以支援没有病理医生的医院实现远程病理诊断。
日本约有700家医院拥有全职病理医生，但其中约300家医院只有1名病理医生。将AI用于双重诊断，将减少癌症漏判或者误判。日本病理学会学术评议员阿部浩幸说：“通过AI来完成病理医生的部分工作，可以解决病理医生长期短缺的问题”。即使在有两名或两名以上病理医生的医院，也应以病理医生和AI的双重诊断作为基础，当两者的诊断结果不同时，再由另一名病理医生来做出确诊判断。
此次开发的AI的基础技术还可以应用于胃以外的其他部位。日本病理学会前理事长深山正久表示，该技术还将用于结肠癌和乳腺癌的诊断。
日文：大越优树、《日经产业新闻》，2022年8月31日
中文：JST客观日本编辑部
