2026年6月25日 15:00
日立が血液がん16疾患を同時分類するAI診断技術を開発
3行まとめ
- •日立と九州大学病院がAI診断技術を開発
- •血液がん16疾患を同時分類、AUC0.9以上
- •フローサイトメトリー検査の診断を支援
詳細
背景
血液悪性腫瘍（白血病などの血液がん）の診断には、フローサイトメトリー検査と呼ばれる細胞の表面マーカーを解析する手法が用いられる。この検査では複数の疾患を同時に鑑別する必要があり、専門的な知識と経験が求められるため、医師の負担が大きく、診断精度も医師ごとにばらつきが生じやすい課題があった。
内容
日立製作所と九州大学病院は共同で、フローサイトメトリー検査データを解析する機械学習型のAI技術を開発した。このAIは白血病を含む血液悪性腫瘍16疾患を同時に分類できる。識別性能の指標であるAUC（ROC曲線下面積）で0.9以上を達成しており、これは医療診断ツールとして高い精度とされる水準を超えている。AIが検査データをもとに疾患の可能性をスコアリングすることで、医師の鑑別診断を効率的に支援する。
今後の影響
今回の技術は複数疾患の同時分類という点で従来手法を大きく拡張しており、専門医が少ない地域や施設での診断精度向上に貢献する可能性がある。血液がんは早期診断が治療成績に直結するため、AI支援による診断の標準化は患者予後の改善につながる。今後は実際の臨床環境への導入に向けた検証が進む見通しだ。
なぜ重要か
高精度AIが血液がん16疾患を同時分類でき、専門医不足の地域での診断精度標準化につながる。
元記事を読む — ITmedia AI+