病理画像の所見をAIで示し、病理医の診断確認を支援
デジタル病理画像を解析し、病理医が確認できる組織所見と診断支援を提示する技術。遠隔診断用レポートシステムも提供する。
株式会社N Lab 長崎大学発 ／ 長崎県 長崎市旭町 ／ 2017年設立
研究発の技術 デジタル病理 説明可能AI 病理画像解析 深層学習 遠隔病理診断 医療AI
実用化の段階
研究実証販売
MIXTURE-reportは販売・導入が進み、安房地域医療センターの導入事例が公表されている一方、MIXTURE AIは保険診療への導入準備中と報じられている。
3製品
5提携・顧客
2特許
0出資者
しくみ
解こうとしている課題
病理医の不足や地域偏在、間質性肺炎など診断が難しい疾患での診断のばらつき、標本を郵送することによる診断の遅れに対応する。
どう動くか
MIXTUREは、病理画像を小さな領域に分け、深層学習で似た画像をまとめた後、病理医が組織学的に意味のある所見ごとに分類を調整し、画像内の所見を検出するモデルを作る。所見の量や分布を画像と照らして示すため、診断結果の手がかりを病理医が確認できる。MIXTURE-reportは全スライド画像、臨床情報、診断記録を同じ画面で扱い、遠隔での閲覧・相談を支援する。
できるようになること
遠隔地の医療機関でも病理医と画像・症例を共有しやすくし、診断困難例の相談や結果返却を支援する。AIが根拠となる所見を示すことで、病理医の確認や患者への説明を支えることを目指す。
技術の出自：長崎大学 医学部 情報病理学分野と産業技術総合研究所の研究。病理画像を用いた説明可能AI・間質性肺炎の病理診断研究。 出典1 出典2 出典3 出典4
使われる場面
- 間質性肺炎の病理画像解析・診断支援
- 病理画像を用いた遠隔診断と症例コンサルテーション
- 肺がん、胃がん、前立腺がん、脳腫瘍、唾液腺腫瘍などの病理AIモデル研究
- 腫瘍細胞割合の推定など、病理画像の定量解析
- 免疫染色の精度管理
優位性の主張
製品・サービス
これまでの歩み 新しい順
提携先・顧客
特許
2 件 出典
社名・英語名およびMIXTURE関連語によるGoogle Patents検索で確認した2ファミリー。N Lab Co Ltd名義の切片封入技術と、MIXTURE関連のAIST名義の機械学習モデル特許。
主な分野病理標本の切片封入デバイス、画像クラスタを用いた機械学習モデル・病理画像解析
海外出願True