要約:
- AIを臨床現場で展開する際の課題は、データ収集やモデルの透明性、解釈可能性の制約がある。
- nuclei.ioは、アクティブラーニングとヒューマンインザループのリアルタイムフィードバックを組み込んだデジタル病理学フレームワークであり、多様なデータセットとモデルを迅速に作成することに成功。
- AIと病理医の協力による研究を通じて、nuclei.ioは内膜生検のプラズマ細胞の同定やリンパ節内の大腸がん転移の検出などで診断性能の改善をもたらした。
- 臨床医とAIの協力によって、デジタル病理学の精度と効率が向上する見込み。
感想:
病理学におけるAIの活用は、データ収集やモデルの透明性に対する課題を克服するための興味深い取り組みであり、クリニシャンとAIの協力が診断の向上に寄与することが示されています。nuclei.ioのようなフレームワークは、病理学分野において診断性能を向上させる一助となる可能性があります。
元記事: https://www.nature.com/articles/s41551-024-01223-5