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病理診断需要増大に伴い診断支援システムのニーズが増加しているが、病理診断は客観化＝数値化が難しく、ITによる病理診断支援システム開発は極めて遅れている。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診断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。具体的には①では診断報告書をテキストマイニング法等で解析・数値化、②ではバーチャルスライド装置によって得られた組織標本電子化データを機械学習方式で解析・数値化、さらに推定疾患の候補・診断確率・類似画像等を提示する病理診断支援システムの開発を行った。
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