ProsciaがAIを利用して黒色腫を自動検出する新しいブレークスルー

デジタルおよび計算機パスロジー解決策の主要提供者である、Prosciaは、ヘルスケアに大きな影響を与える可能性のあるテクノロジーに関する新しい研究結果を発表しました。新しいテクノロジーは、人工知能（AI）を利用して黒色腫を自動検出します。黒色腫は、皮膚がんの中で最も致死的なものであり、AIテクノロジーから大きな利益を得ることができます。また、診断の迅速化、患者の転帰の改善、研究所の経済的最適化にもつながります。

新しい研究は、トーマス・ジェファーソン大学とフロリダ大学で行われ、1,422件の連続的な皮膚生検標本に対する実世界のAIパフォーマンスを含みました。結果によると、AIは、93％の感度と91％の特異性で、浸潤性黒色腫と黒色腫in situを正しく識別することができました。

研究は、12,784枚の画像を使用した12サイトの回顧的研究を検証し、2021年のコンピュータビジョンの国際会議で発表される予定です。

フロリダ大学の皮膚病理学部長および皮膚科の臨床准教授であるKiran Motaparthi博士は、「Prosciaのテクノロジーの黒色腫およびその他の悪性皮膚疾患の検出性能は印象的です」と述べました。「これは、病理医が人工知能から新しい価値の源を解放しようとしているため、興奮するべき開発です。」

「Prosciaのテクノロジーは、黒色腫を識別するだけでなく、病理医が高リスクの症例を迅速に識別できるように設計することができます。これにより、特定の患者が必要に応じて優先されるため、治療を迅速に開始できます。 このようなテクノロジーは、黒色腫の診断が非常に難しい疾患であるため、黒色腫を良性の模倣者から区別することが重要です。 AIは、病理医を支援し、診断の精度を高め、患者の転帰を改善するのに役立ちます。」

AIは、研究所の生産性を最適化して利益を向上させることもできます。AIは、黒色腫と非黒色腫皮膚がんを分類および区別することができ、これは年間1,500万件以上の生検標本がアメリカで取られることを考えると重要です。これにより、研究所は専門家と非専門家の間で症例を最適に分配し、効率性の向上と症例の処理能力の向上につながります。

ProsciaのAI研究開発担当副社長であるJulianna Ianni博士は、「Prosciaのテクノロジーは、皮膚病理学における私たちの研究において重要な進歩を表しています」と述べました。「私たちのAIは、黒色腫を識別するだけでなく、疾患の高い変異性も考慮に入れており、医療におけるディープラーニングの境界を押し広げる可能性があります。 これにより、病理医がより迅速で一貫性のある診断を提供し、患者の転帰を改善することができます。」

黒色腫の自動検出に関する追加研究

Prosciaは、皮膚病理学におけるAIの潜在的な利点に関するさらなる研究を進めています。 AIは、患者に結果を迅速に提供する方法を開発することができます。 AIは、黒色腫を自動的に識別し、病理医に高リスクの症例を警告するように設計することができます。これにより、特定の患者が必要に応じて優先されるため、治療を迅速に開始できます。 このようなテクノロジーは、黒色腫の診断が非常に難しい疾患であるため、黒色腫を良性の模倣者から区別することが重要です。 AIは、病理医を支援し、診断の精度を高め、患者の転帰を改善するのに役立ちます。

AIは、研究所の生産性を最適化して利益を向上させることもできます。AIは、黒色腫と非黒色腫皮膚がんを分類および区別することができ、これは年間1,500万件以上の生検標本がアメリカで取られることを考えると重要です。これにより、研究所は専門家と非専門家の間で症例を最適に分配し、効率性の向上と症例の処理能力の向上につながります。

Proscia DermAIアプリケーション

これらの新しい開発は、同社のDermAIアプリケーションに基づいています。これは、Concentriqデジタルパスロジー・プラットフォームで利用可能です。アプリケーションは、すべての皮膚症例に対してAIベースの分類を提供し、効率性と品質の向上を促進します。

これまでで最も包括的な研究の1つでは、DermAIは印象的なパフォーマンスを示し、継続的に検証および展開されています。Prosciaは、LabPON、ジョンズ・ホプキンス大学医学部、ユニラボ、ユトレヒト大学医学センター、カリフォルニア大学サンフランシスコ校などのトップレベルの学術および商業研究所と協力しています。

Julianna Ianniと共同研究者であるKiran Motaparthi博士とJason Lee博士は、11月9日にウェビナーを開催します。