血液疾患診断スペシャリストにおけるAIと論理的検証スキル融合教育プログラムの開発

• Project/Area Number: 22K02799
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 09070:Educational technology-related
• Research Institution: Hirosaki University
• Principal Investigator: 山形 和史 弘前大学, 保健学研究科, 教授 (40344600)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 野坂 大喜 弘前大学, 保健学研究科, 講師 (80302040)
• Project Period (FY): 2022-04-01 – 2025-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2022)
• Budget Amount: ¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000); Fiscal Year 2024: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2023: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000); Fiscal Year 2022: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
• Keywords: 人工知能 / 医療AI / 医学教育 / Project Based Learning / AI / 血液疾患 / 診断 / 教育

Outline of Research at the Start

AIユーザとなる全ての医療スペシャリストには医療AI技術の特性を理解し,AI診断プロセスを論理的思考でもって既知の医学的知見と照らし合わせて可視化させ,AI診断結果を検証するスキルが必要となる。そこで本研究は,医療AIの運用課題を踏まえ,AI技術スキルとAI診断結果論理的検証スキルを兼ね備えた医療者養成のためのProject Based Learning(PBL)型AI教育手法の研究を行い,次世代AI医療に対応した診断スペシャリスト教育プログラムを確立する。

Outline of Annual Research Achievements

【研究概要】医療AI技術の臨床利用においては,診断精度はモデル構築時の学習用データの質と量に強く依存し,データセットに含まれる症例によって異なる診断結果が導かれる上,診断過程もブラックボックス化されていること,またAIによる治療患者選定には倫理的課題の発生も考慮する必要がある。このことからAIユーザとなる全ての医療スペシャリストには医療AI技術の特性を理解し,AI診断プロセスを論理的思考でもって既知の医学的知見と照らし合わせ可視化させ,AI診断結果を検証するスキルが必要となる。そこで本研究は, 次世代AI医療に対応した診断スペシャリスト教育プログラムの確立を目的として,医療AIの運用課題を踏まえ,AI技術スキルとAI診断論理的検証スキルを兼ね備えた医療者養成のためのProject Based Learning(PBL)型AI教育手法の研究を行った。
【研究実績】本年度は「医療AI診断技術と医療AIシステム特性評価教育プログラムの開発」と「医療AI診断における可視化技術と論理的検証スキル教育プログラムの開発」を実施した。「医療AI診断技術と医療AIシステム特性評価教育プログラムの開発」においては医療AI教育用教材として、健常人および血球形態異常を示した患者末梢血塗抹標本200例を収集し、AI学習と検証に使用する顕微鏡画像5万枚の撮影を行った。また診断スペシャリスト向けAI教育を行うためAI基礎技術の体系的学習プログラムのコンテンツ開発を行った。一方、「医療AI診断における可視化技術と論理的検証スキル教育プログラムの開発」においては血球顕微鏡画像を用いて血球分類用AIモデルを作成し、検証画像に対してExplainable AI技術を用いた可視化を行い、分類不一致画像に対する検証方法についての学習用プログラムを開発した。

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

「医療AI診断技術と医療AIシステム特性評価教育プログラムの開発」と「医療AI診断における可視化技術と論理的検証スキル教育プログラムの開発」において、医療AI学習用教材として症例数200例、顕微鏡画像5万枚の撮影を完了している。また診断スペシャリスト向けAI教育を行うため体系的AI基礎学習プログラムについても完了しており、2023年度内に血液疾患診断に特化した学習プログラム開発を行うための基盤データや基盤コンテンツは概ね予定通りの進捗状況にある。また医療AI診断における可視化技術教育プログラムについても収集した画像を用いた教育用コンテンツを開発済みであり、2023年度において論理的検証スキル教育プログラム開発を開始するための基盤データや基盤コンテンツ準備は概ね予定通りの進捗状況にある。

Strategy for Future Research Activity

本研究においては、2022から2023年度において「医療AI診断技術と医療AIシステム特性評価教育プログラムの開発」と「医療AI診断における可視化技術と論理的検証スキル教育プログラムの開発」を行い、これらの実践的検証を2024年度に実施する予定である。2022年度研究においては血液形態解析スペシャリスト向けの学習用プログラム開発に特化しているものの、医療AI診断技術としてはチャットGPTなど自然言語解析とボット技術を融合させた会話型AIモデルが医療診断補助技術として利用されうることから、最新の汎用AI技術の開発動向を踏まえ、これら技術の検証方法についても学習プログラムに反映させていく予定である。

Research Products

• [Presentation] Approach to the detection of reactive lymphocytes using multi-stage AI models (2022)
  • Author(s): H Nozaka, S Kaga, N Sakaiya, S Kimura, M Nakano, M Fujioka, M Kushibiki, S Ogasawara, M Ishiyama, K Kamata, K Yamagata.
  • Organizer: 12th Biennial Conference of the Asia Pacific Association for Medical Informatics (APAMI2022).
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] Approach to automated classification of nucleated blood cells in peripheral blood smear screening (2022)
  • Author(s): H Nozaka, S Hirano, S Souma, A Kobayashi, S Ogasawara, M Kushibiki, M Ishiyama, M Nakano, M Fujioka, K Kamata, K Yamagata.
  • Organizer: 35th IFBLS World Congress of Biomedical Laboratory Science (IFBLS2022).
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] Approach to automated recognition of blast cells in peripheral blood smear screening (2022)
  • Author(s): H Nozaka, S Kimura, S Kaga, N Sakaiya, S Ogasawara, M Kushibiki, M Ishiyama, M Nakano, M Fujioka, K Kamata, K Yamagata.
  • Organizer: 35th IFBLS World Congress of Biomedical Laboratory Science (IFBLS2022).
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] Approach to automated detection of atypical lymphocytes in peripheral blood smear screening (2022)
  • Author(s): H Nozaka, S Kaga, N Sakaiya, S Kimura, M Kushibiki, S Ogasawara, M Ishiyama, M Nakano, M Fujioka, K Kamata, K Yamagata.
  • Organizer: 35th International Society for Laboratory Hematology (ISLH2022).
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] Approach to immature granulocytes discrimination with convolutional neural network in peripheral blood smear screening. (2022)
  • Author(s): H Nozaka, S Kimura, S Kaga, N Sakaiya, M Kushibiki, S Ogasawara, M Ishiyama, M Nakano, M Fujioka, K Kamata, K Yamagata.
  • Organizer: 35th International Society for Laboratory Hematology (ISLH2022).
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] 人工知能(AI)を用いた顆粒球系幼若細胞検出・分類技術の開発と評価. (2022)
  • Author(s): 野坂 大喜, 小笠原 脩, 櫛引 美穂子, 鎌田 耕輔, 山形 和史.
  • Organizer: 第10回北日本支部日本医学検査学会