イメージングワークフローの広視野化と分子病理診断, Geno-computed Pathology
Imaging Workflow for Wide Field of View and Molecular Pathology Diagnosis, Geno-computed Pathology座長:梅澤明弘先生 講演時間:約43分間(質疑応答含)
講演要旨 デジタル画像を用いて、画像解析ソフトとプログラミングを組み合わせ病理組織を解析することにより、正確かつ再現性を持って測定することが可能になります。また、ディープラーニング(教師あり学習)と次元削減やクラスタリングといった教師なし学習を組み合わせることで、病理医が識別している腫瘍細胞形態の違いをコンピュータでわかりやすく再現して示すことを目指しました。今回、AI解析と組み合わせて行った広範囲のイメージングワークフローとその分子病理学的解析(Geno-computed Pathology)の結果について解説します。
小林和馬先生 国立研究開発法人 国立がん研究センター研究所 医療AI研究開発分野 主任研究員
医療デジタルデータのAI研究開発等への利活用に係る ガイドライン案について座長:梅澤明弘先生 講演時間:約49分間(質疑応答含)
講演要旨 医療分野におけるデータ駆動型の研究開発においては、診療で得られた医療情報を貴重なデータ資源として利活用することが重要である。一方、こうした医療情報は極めて機微な性質を有するため、法的・倫理的・社会的な課題を踏まえた適切な取扱いが求められる。そこで、厚生労働科学研究課題「保健医療分野におけるデジタルデータのAI研究開発等への利活用に係る倫理的・法的・社会的課題の抽出及び対応策の提言のための研究」の一環として「医療デジタルデータのAI研究開発等への利活用に係るガイドライン案」が検討された。特に、個人情報保護法における仮名加工情報を主軸に、病理画像を含む様々な医療情報の特性を考慮した仮名加工情報の作成方法や、その適切な運用に関する実践的なガイダンスが整備されるように努められた。本講演では、このガイドライン案の概要について紹介する。
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がん微小環境へのマルチプレックスイメージングと、 AI画像解析ソフトウェアAIVIAの解析事例
波田野俊之氏 ライカ マイクロシステムズ株式会社
がん免疫療法において、薬剤応答の予測にはバイオマーカーの種類や発現量だけでは不十分で、細胞間の相互作用や空間情報が必要になってきています。マルチプレックスイメージングは、1枚の組織切片から細胞レベルでのバイオマーカーの撮像を可能にし、得られた大量のバイオマーカーの細胞間の距離などの微小環境情報の解析は、AI支援の解析ソフトウェアAIVIAが容易にします。
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木下善康氏 株式会社ニコンソリューションズ バイオサイエンス営業本部
病理診断における業務は患者様に対し、個々に最適化された治療方針を判断する上で、近年ますますその重要性が増している。一方で、その担い手となる病理医の不足が懸念され、DX化の推進が模索されている。本発表ではそのような状況を鑑みて、診断のデジタル化を推進するプラットフォームとしてのデジタル正立顕微鏡の概略についてご紹介する。デジタル化された画像に対する機能や、リモート操作による業務のサポートなど製品の技術的な説明を行う。 (本発表は医療機器の広告を目的としておりません)
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2024年10月18日(金)13時で締め切りました.多数のお申込ありがとうございました.
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