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Deep-Learningモデルを用いた
抗酸菌の補助診断の有用性について
金堀 優輝, 尹 漢勝, 北村 由香, 福岡 順也
長崎大学 医歯薬学総合研究科
第19回
日本デジタルパソロジー・AI研究会総会
COI開示
発表者名:金堀優輝, 尹 漢勝, 北村由香, ◎福岡順也(◎代表者)
北村 由香, CEO, N-Lab
福岡 順也, アドバイザー, N-Lab
その他の発表者らに開示すべきCOI関係にある企業などはありません。
背景
• 結核は世界中で罹患率や死亡率の高い感染症の原因の1つであ
り、単一の感染症による死亡原因の中では1位となっている。
• 顕微鏡による抗酸菌の検出には非常に時間がかかることに加え、
誤った診断がなされることも少なくない。
• 近年のデジタルパソロジーの進歩によって、顕微鏡を用いた診
断からWSIを用いたデジタル診断への移行が進んでいる。
• このような状況の中、WSI上での抗酸菌の検出は、現時点では
効率的ではないと考えられている。
抗酸菌
: 506個体、
剖検2例より
2つのカテゴリー分類
背景
: TBLB40症例
トレーニング
ソフトウェア: HALO & HALO-AI
トレーニングデータ:
剖検2例(抗酸菌陰性)
TBLB40症例(抗酸菌陰性)
AIアルゴリズムの評価
・TBLB3症例 + 皮膚検体1例
・感度: 83.3%, 特異度: 8.0%
(病理医がアノテーションした
抗酸菌をground truthとした)
比較検討
TBLB fragments:計41症例
顕微鏡のみ vs. AI補助診断付き
方法:AIアルゴリズムのトレーニング
case 感度 特異度
1 84.4 18.0
2 73.3 14.4
3 100.0 5.0
4 (皮膚検体) 100.0 1.2
total 83.3 8.0
: AIが抗酸菌と判断したもの
: Ground truth
評価の分類
結果
偽陽性
偽陰性
真陽性
方法:AIアルゴリズムの評価
トレーニング
ソフトウェア: HALO & HALO-AI
トレーニングデータ:
剖検2例(抗酸菌陰性)
TBLB40症例(抗酸菌陰性)
AIアルゴリズムの評価
・TBLB3症例 + 皮膚検体1例
・感度: 83.3%, 特異度: 8.0%
(病理医がアノテーションした
抗酸菌をground truthとした)
比較検討
TBLB fragments:計41症例
顕微鏡のみ vs. AI補助診断付き
陽性 : 17 / 陰性 : 23 / 除外 : 1 計41症例
(画像診断により結核が疑われ、ZN染
色された患者のTBLB fragment)
2-5 mm
2-5mm
コンタミネーション
が疑われたため
方法:比較検討
トレーニング
ソフトウェア: HALO & HALO-AI
トレーニングデータ:
剖検2例(抗酸菌陰性)
TBLB40症例(抗酸菌陰性)
AIアルゴリズムの評価
・TBLB3症例 + 皮膚検体1例
・感度: 83.3%, 特異度: 8.0%
(病理医がアノテーションした
抗酸菌をground truthとした)
比較検討
TBLB fragments:計41症例
顕微鏡のみ vs. AI補助診断付き
1つのfragment
の大きさ
• 3人の病理医が各fragmentに抗酸菌が
含まれているかを診断
• 観察時間も記録(5分以内 / 1 fragment)
顕微鏡での観察
(40x)
AI補助診断での
観察
vs.
Ground truth
3人の病理医からコンセン
サスを得た
(100倍の対物レンズ+油浸
で観察を行った)
感度と特異度
3人の病理医の各々の診断
とground truthを照らし
合わせて計算された
方法:比較検討
顕微鏡での観察 AI補助診断での観察
感度 特異度 感度 特異度
病理医 A 0.35 1.00 0.94 0.83
病理医 B 0.47 0.87 0.71 0.96
病理医 C 0.06 1.00 0.35 0.78
2つの手法による感度と特異度の比較
観察時間の平均値
顕微鏡での観察
1分31秒 / fragment
AI補助診断での観察
I. 感度の著しい
向上
II. 特異度がわず
かに減少
51秒 / fragment
III. 観察時間を約
半分に短縮
Main points
結果:比較検討
Figure.1
病理医が顕微鏡で見
逃しており、AIでは
検出していた抗酸菌
Figure.2
AIが見逃していた
抗酸菌
Figure.3
多数の偽陽性が
出た症例
Figure.4
抗酸菌をうまく
スキャンできて
いない例
AI補助診断の成功例と問題点
Discussion(AIの利点と欠点)
顕微鏡を用いた従来の方法では、抗酸菌の検出は非常に低い感
度であることが示された。
この研究を通して、我々が開発したAIモデルを用いることで、
診断感度と診断時間の短縮を達成できた。
×一方で、特異度はわずかに低下しており、いくつかの課題も
残っている。
×このAIモデルでは、見逃した抗酸菌も存在することから、AIの
精度を改善する必要がある。
×加えて、フォーカスの問題から抗酸菌にピントが合わないこと
があるため、より適切なスキャナーを選択する必要がある。
結論
• この研究の結果より、AIを抗酸菌検出に用いることで、病理医
による抗酸菌検出の感度が上昇し、観察時間を短縮することで、
結核診断の質が向上することに加えて、スライド観察に対する
病理医のストレスの減少にもつながることが示された。
• 将来的には、AIを用いて抗酸菌検出が臨床現場においても適用
できるかどうかを調べる必要性がある。そのため、現在では前
向き研究を行っている段階である。

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金堀 優輝 Deep-Learningモデルを用いた抗酸菌お補助診断の有用性について

Editor's Notes

  1. なぜ皮膚検体が使われているのか? 組織検体中に含まれる菌の数が多かったので1例スキンbpを検討してみた。 感度と特異度の意味 もともと、病理医が抗酸菌のあるところと判断したものに加え、AIが検出したものを再度病理医が検討した結果を追加してグランドトゥルースを作成しました。 グランドトゥルースの中に含まれるAFBの個数とHaloで検出したアノーテーションを真陽性、偽陽性、偽陰性に振り分けて、計算しました。
  2. 現在の抗酸菌のpublicationは?
  3. 直径3㎜でやっている
  4. なぜ特異度が下がってしまったのか? WSIでの見え方と後学顕微鏡での見え方が違って、病理医が偽陽性も陽性と判断したものはWSI上で判断してしまったことが原因の1つかもしれない。 それはピント、フォーカスの問題や光の当たり方で起こっていたように思うが、今後の検討課題である。 Pathologist Cの感度が低い理由
  5. なぜこんなに偽陽性が多いのか。