徳島大学病院病理部（部長・教授上原久典）と日本病理学会（北川昌伸理事長）は，共同研究により，深刻な病理医不足解消の一助として，徳島県の3病院で「地域基盤・循環型病理診断相互支援型モデル」として「徳島県遠隔病理診断ネットワーク」の構築を行って運用を開始し，病理診断支援とネットワークの自立性・持続性の実証として，同ネットワークを用いた胃生検 AI診断システム（人工知能を用いた病理診断システム）の検証を開始した。

●研究の背景

医療を安心して受けるためには，病理診断^（※1）が必要不可欠である。徳島県は，病理診断を行う専門の医師，病理医の不足が非常に深刻であり，この数年で少し増えたが，それでも平成30年度の調査では病理専門医数の絶対数が全国ワースト9位となっており，常勤の病理医が必要な病院においても病理医が見つからないという状況が続いている。また，病理医の高齢化もすすみ，大量の診断業務を一人で行う一人病理医の業務軽減も大きな課題であった。そこで日本病理学会では，深刻な病理医不足を解消するため，国立情報学研究所とともに人工知能（ArtificialIntelligence，以下 AI）を開発し，それを利用して，地域で病理医の力を有効活用する仕組みづくりを進めてきた。

●研究の内容・成果

本事業として，県内で常勤の病理医が一人，あるいは不在の医療機関と徳島大学病院との間で病理情報回線を連結し，一人病理医の診断支援や，病理医のいない病院でも，病理診断や術中迅速病理診断ができるネットワークの構築を進めてきた。そして今回，病理医不在病院を含む県内2つの医療機関^（※2）と徳島大学病院が連携した遠隔病理診断ネットワークを立ち上げ，運用ができるようになった。また，徳島県遠隔病理診断ネットワークの病理診断支援によって得られた病理画像は，全国の本事業に参画する施設と同様にセキュリティの保たれた閉鎖型回線を使って日本病理学会のクラウドサーバーに集積される。現在，日本病理学会では 11万件を超す病理画像データが収集されているが，これらの情報をもとに昨年，胃生検の病理診断を補助するAI診断システムが開発された。今回，同ネットワークを用いて，同AI診断システムの検証実験を行うことになった。このシステムでは，遠隔地から胃生検の病理診断を行う際，AIのレポートを参照し，またそのAIの判断を評価し，AIエンジン開発グループにフィードバックする仕組みが整えられている^（※3）。

●今後の展望

同ネットワーク上で，自動的なAIレポートの添付，参照，さらにアノテーション（病理医による注釈）を追加したフィードバックなどの各システムの円滑な連動，また施設間で異なる標本の質や色味による WSI^（※4）やそれを利用するAI診断への影響・補正などを実証しつつ，全国に先駆けて，胃生検の病理診断を補助するAIの有効性が確認できれば，広く全国に展開していく予定になっている^（※3）。

^{※1 病理診断と病理医治療や診断のために，患者の体より採取された病変の組織や細胞から顕微鏡用のガラス標本が作られる。この標本を顕微鏡で観察して，病変を診断するのが「病理診断」であり，この病理診断を専門とする医師が「病理医」である。適切な治療のために適切な診断が必要であり，「病理診断」は多くの疾患で最終診断として大きな役割を果たしている。
※2 徳島県病理診断ネットワーク参加医療機関
(1)国立大学法人徳島大学病院
(2)JA徳島厚生連吉野川医療センター
(3)JA徳島厚生連阿南医療センター
※3 徳島病理ネットワークの概念図
※4 WSI（Whole Slide Imaging）
スライドガラス標本全体，またはその一部を高精細にデジタル画像化したもので， Virtual Slide（バーチャルスライド）とも呼ばれる。ディスプレイ上で観察部位や倍率を自由に変えて観察が可能。}

＜本研究事業について＞
本研究は，日本医療研究開発機構（AMED）臨床研究等ICT基盤構築・人工知能実装研究事業の支援を受けて実施している，研究開発事業「病理診断支援のための人工知能（病理診断支援AI）開発と統合的「AI医療画像知」の創出」の一つである「AIエンジンの評価・徳島病理ネットワークでのAI検証」プロジェクト。
この研究開発事業は，日本病理学会が，国立情報学研究所（NII）及び東京大学と共同して進め，徳島大学病院病理部も参画しているプロジェクトであり，2021年3月までの継続が予定されているが，この地域実証実験モデルが研究事業終了後も自立的に運用できるよう，そのシステムの確立に努めていく。