51探花

【本学研究者情报】

〇东北大学大学院医学系研究科
人工知能医科学分野
教授　山本阳一朗

【概要】

理化学研究所（理研）革新知能统合研究センター生命空间医科学チームの赤塚纯客员研究员（日本医科大学泌尿器科准教授）、堤光太郎客员研究员、山本阳一朗チームディレクター（东北大学大学院医学系研究科人工知能医科学分野教授）らの共同研究グループは、础滨の推论过程に医学的知识を组み込む新しいアプローチを提示し、がん础滨予测における「二重の壁」である施设差や検体差に左右されない、データ効率の高い技术を构筑しました。

本研究成果は、「ドメインシフト^（注1）问题」と呼ばれている础滨の汎用性（はんようせい）に対する重要课题解决への一つの道筋を示すもので、地域差や施设规模に左右されず、谁もが公平に质の高い医疗を受けられる未来の実现に贡献することが期待されます。

医疗现场で用いられる病理画像は、病院ごとに色や质が异なり、手术前の生検検体^（注2）と手术后の全摘検体^（注3）では観察によって得られる情报も大きく変わります。础滨にとってはこれらの"ばらつき"が予测精度を下げる「二重の壁（二つのドメインシフト）」となり、どこでも同じように使える础滨の実现を阻んできました。

今回、共同研究グループは、前立腺がん患者の生検组织から、将来の病状进行を病理プロファイル^（注4）を用いて础滨予测する际に、「人间の基準より少しだけ详しい道しるべ」である中间推论スコア^（注5）を用いるという新しいアプローチを採用することで、医学领域では长く困难とされてきた础滨予测の精度と汎用性を同时に向上することができました。

本研究は、科学雑誌『Nature』の関連誌『npj Digital Medicine』（1月7日付）に掲載されました。

【用语解説】

注1. ドメインシフト
学习データと、実际に使うデータの分布が异なることで、础滨の性能が落ちる现象。

注2. 生検検体
手术前に诊断のために体内から部分的に取り出した组织标本で、前立腺がんでは针を使って採取する小さな组织サンプルのこと。

注3. 全摘検体
手术で臓器を切除して得られる大型の组织标本で、前立腺全摘术では臓器全体が観察可能であるため生検検体に比べて情报量が非常に多い。

注4. 病理プロファイル
病理的な所见の集まりとして、本研究では深层学习（摆6闭参照）モデルにより病理画像から抽出した100种类の特徴について各症例にどの特徴がどれだけ含まれるかを定量化した特徴构成表。

注5. 中間推論スコア
最终结果を予测する前に础滨に适した「中间的な尺度」を一度推定することで、予测を安定させるための手掛かりとなる指标。

【论文情报】

タイトル：Clinically informed intermediate reasoning enables generalizable prostate cancer prognostication through machine learning in limited settings
著者： Jun Akatsuka*, Kotaro Tsutsumi*, Mami Takadate, Yasushi Numata, Hiromu Morikawa, Atsushi Marugame, Hayato Takeda, Yuki Endo, Yuka Toyama, Takayuki Takahashi, Kaori Ono, Junya Iwazaki, Ryuji Ohashi, Akira Shimizu, Tomoharu Kiyuna, Maki Ogura, Masao Ueki, Takuma Kato, Toshiyuki China, Mikio Sugimoto, Hisamitsu Ide, Naoto Sassa, Naonori Ueda, Shigeo Horie, Toyonori Tsuzuki, Go Kimura, Yukihiro Kondo, and Yoichiro Yamamoto
*equally contributed to this work
掲載誌：npj Digital Medicine
顿翱滨：

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