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参考資料３_中釜座長提出資料 (23 ページ)
出典
| 公開元URL | https://www.mhlw.go.jp/stf/newpage_33877.html |
| 出典情報 | 今後のがん研究のあり方に関する有識者会議（第12回 6／28）《厚生労働省》 |
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6. 医療情報データベース基盤の構築と利活用
AI駆動型の次世代診療ワークフローとその意義
添付資料
AIによるがん病理組織像の構造化（数値化）ツール
①希少がんやサブクラスの同定
- 病理組織像を通常の数値データとして扱える。
ディープテクスチャ
（数値ベクトル表現）
病理画像
…
...
②類似症例検索による診断候補の提示
希少症例
…
Correlation
matrix
ディープニューラルネットワーク
類似症例
病理画像DB
応用例
③他の臨床データとの定量的統合
実際の実装画面（現在は研究用）
類似画像
スマートフォン実装による
途上国等での使用
病理組織像
ゲノムや
他の臨床
データ
入力
画像
症例毎の臨床情報
希少症例の情報共有等
国際連携の拡大など
NationalCancer Center
統合的解釈
Universal encoding of pan-cancer histology by deep texture
representations. Ishikawa S, et al. Cell Reports 2022
23
AI駆動型の次世代診療ワークフローとその意義
添付資料
AIによるがん病理組織像の構造化（数値化）ツール
①希少がんやサブクラスの同定
- 病理組織像を通常の数値データとして扱える。
ディープテクスチャ
（数値ベクトル表現）
病理画像
…
...
②類似症例検索による診断候補の提示
希少症例
…
Correlation
matrix
ディープニューラルネットワーク
類似症例
病理画像DB
応用例
③他の臨床データとの定量的統合
実際の実装画面（現在は研究用）
類似画像
スマートフォン実装による
途上国等での使用
病理組織像
ゲノムや
他の臨床
データ
入力
画像
症例毎の臨床情報
希少症例の情報共有等
国際連携の拡大など
NationalCancer Center
統合的解釈
Universal encoding of pan-cancer histology by deep texture
representations. Ishikawa S, et al. Cell Reports 2022
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