人工知能ソフトウェアによるコンピュータ断層撮影における肺結節測定精度向上の潜在的改善が臨床実践に与える影響 - シミュレーション研究 背景紹介 肺結節の正確な測定は肺がんの検出と管理に非常に重要です。結節のサイズは、現行のガイドラインにおけるリスク分類の主要な基準です。しかし、異なる医師による手動測定の結果には大きな差異が生じる可能性があります。本研究では、人工知能（AI）支援ソフトウェアの肺結節測定における潜在的な改善と、手動測定と比較した場合の臨床管理への影響を探ります。 肺結節は胸部コンピュータ断層撮影（CT）で一般的に見られる所見で、約95%の肺結節は良性ですが、残りは悪性の可能性があり、さらなる対応が必要です。肺結節の大きさと成長速度はその悪性リスクと強い相関があるため、肺結節の大...

非小細胞肺癌における免疫チェックポイント阻害剤の応答予測におけるPD-L1腫瘍割合スコアの人工知能解釈の臨床検証 腫瘍治療と診断の分野では、PD-L1（Programmed Death-Ligand 1）腫瘍割合スコア（TPS）の評価が極めて重要です。特に非小細胞肺癌（NSCLC）における免疫チェックポイント阻害剤（ICI）治療の反応予測において重要です。しかし、病理学者によるPD-L1 TPSの評価には、観察者間・観察者内の偏差や腫瘍内部の異質性など、主観的・客観的な要因の制約があります。最近の研究は、病理学画像に定量的なバイオマーカー評価能力を提供する人工知能（AI）の技術応用が、病理学診断におけるAIの応用の可能性を示唆しています。 この研究はソウル国立大学仁川病院のHyojin Ki...

AI補助のスライスプーリングに基づくグリオーマグレーディングのラジオミクスアルゴリズム 背景紹介 グリオーマ（Glioma）は中枢神経系で最も一般的かつ脅威的な腫瘍であり、高発病率、高再発率、高死亡率、低治癒率を持ちます。世界保健機関（WHO）はグリオーマを四段階（I、II、III、IV）に分類し、そのうちI級とII級は低度グリオーマ（LGG）、III級とIV級は高度グリオーマ（HGG）と呼ばれます。高度グリオーマはより侵襲性のある悪性腫瘍で、予期寿命は約2年です。2016年にWHOは分子タイプ分けを導入し、感受性の低い治療を排除できるようになりましたが、グリオーマのグレーディングは依然として治療方針の選定において重要な診断基準となっています。 磁気共鳴画像法（MRI）は、グリオーマの検出と...

統一大言語モデルと知識グラフ 背景 近年、自然言語処理と人工知能の分野には多くの研究成果が現れており、その中でも大言語モデル（Large Language Models, LLMs）として知られるChatGPTやGPT-4が優れた成果を示しています。しかし、これらのモデルは優れた一般化能力を持ちながらも、そのブラックボックス性から事実知識を効果的に捕捉しアクセスすることが困難とされ批判を受けることも多いです。一方、知識グラフ（Knowledge Graphs, KGs）として知られるWikipediaやHuapuは、構造化形式で大量の事実知識を保存していますが、知識グラフの構築と進化のプロセスは非常に複雑です。そこで、研究者たちは大言語モデルと知識グラフを組み合わせ、それぞれの長所を生かして...

知识グラフ（Knowledge Graph, KG）埋め込み技術は人工知能分野における重要な研究課題であり、主に知識の取得と知識グラフの拡張に使用されます。近年、多くのグラフ埋め込みに基づく手法が提案されていますが、これらの手法は通常、知識グラフの意味情報にのみ注目し、グラフの自然な構造情報を無視しています。そのため、グラフ畳み込みネットワーク（Graph Convolutional Networks, GCN）手法が一部の構造情報を捉えることができても、知識グラフの不完全性のために依然として情報不足の問題に直面しています。この問題を克服するために、本研究では新たなモデルである深層関係グラフ情報利得（Deep Relational Graph Infomax, DRGI）を提案し、相互情報量...

人工知能に基づく乳房病変の分類に関する多施設研究 乳がん領域では、早期診断は治療効果と生存率の向上に不可欠です。乳がんは、非浸潤がん(原発性がん)と浸潤がんの2種類に大別されます。これらの2つのタイプのがんでは、治療戦略と予後が大きく異なります。非浸潤がんではリンパ節転移のリスクが低い(1-2%)ため、センチネルリンパ節生検(SLNB)は推奨されません。一方、浸潤がんの場合、SLNBまたは腋窩リンパ節郭清(ALND)が必要です。したがって、術前に良性、悪性、非浸潤がん、浸潤がんを正確に区別することが非常に重要です。 コントラスト強調乳房撮影(CEM)は、腫瘍の血管特性を描出できる新しい技術で、臨床応用が広がっています。しかし、CEMは乳がんの診断では悪性病変に対する感度は高いものの、特異度は...

脳転移患者の術後ステレオタクティック放射線療法局所制御予測における放射線機能解析の応用 学術背景 脳転移（Brain Metastases, BMs）は最も一般的な悪性脳腫瘍で、その発症率は原発性脳腫瘍（例えば膠芽腫）を大きく上回ります。最近の医療ガイドラインは、症状が顕著または大きな脳転移患者に対して手術治療を推奨しています。局所制御率を向上させるために、一または二つの切除されたBMs患者に対して切除腔のステレオタクティック放射線療法（Stereotactic Radiotherapy, SRT）を推奨しており、この方法により術後12ヶ月内に70%から90%の局所制御率が達成できます。しかし、補助SRT後でも局所失敗（Local Failure, LF）のリスクは依然として存在し、これが高...

卷積ニューラルネットワーク(CNN)に基づく画像分割パイプラインを用いた個体化された猫の脊髄刺激モデリング 背景と研究動機 脊髓刺激(Spinal Cord Stimulation, SCS)は、慢性疼痛管理に広く使用されている治療法です。近年、SCは神経活動を調節し、失われた自律または感覚運動機能を回復させるためにも使用されています。個別化されたモデリングと治療計画は、SCを安全かつ効果的に行うための重要な側面です。しかし、必要な詳細さと精度のあるスパイン模型の生成には、人間の専門家による時間のかかる手動の画像分割が必要となります。したがって、限られたデータでも高品質の解剖学的モデルを生成できるよう、自動化された分割アルゴリズムが切実に求められています。 論文の出典 本論文は、Alessa...

バイオインスパイヤー人工触角法に基づく臨床胃腸疾患スクリーニング 研究背景 胃腸疾患は、下痢、胃腸道出血、吸収不良、栄養不良、さらには神経機能障害など、世界中で広範で複雑な症状を示しています。これらの疾患はその顕著な地域、年齢、および性別の差異のため、現代社会にとって重大な健康課題および社会経済的負担を構成しており、特に胃腸道がんは、世界のがん発病率および死亡率の3分の1を占めています。早期に胃腸疾患をスクリーニングし、タイムリーな介入を行うことは、死亡率を減少させ寿命を延ばす上で重要な意義を持ちます。 従来の胃腸疾患スクリーニング方法は主に内視鏡検査に依存しており、カメラを搭載した柔軟な内視鏡を使用して天然開口部から胃腸道を検査しています。しかし、内視鏡検査は病院で広く使用されているものの...

未診断の一般的な亜型免疫不全症患者の識別における電子健康記録特徴の利用 Johnsonらは最近、Science Translational Medicineに「Electronic health record signatures identify undiagnosed patients with common variable immunodeficiency disease」というタイトルの研究論文を発表しました。この研究は、電子健康記録（EHR）と機械学習アルゴリズムPheneTを用いて、未診断の一般可変免疫不全病（common variable immunodeficiency, CVID）患者を識別し、より早期の診断と治療の新たな方法を提供するものです。 研究背景と研究目的 ヒト...