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病理診断は客観化＝数値化が難しく、ITによる診断支援システム開発は遅れている。一方、病理診断は組織像から特徴量を解析する思考過程でありこれを数値化出来れば客観化は可能という発想の元、①病理報告書テキスト及び②標本画像を材料に「客観的病理診断モデル」構築を行った。
①では病理報告書をテキストマイニング法等で解析、疾患と報告書内キーワードとの論理的関係を数値化し「インスペクションプログラム」を構築。また報告書内の医学的矛盾や記載ミスを提示する「病理診断支援装置」を開発した。②では乳腺標本を電子化した後、学習データを作成。次に深層学習法を用い新規画像の推定疾患を提示する「病理診断支援装置」を開発した。
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