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 弘前大医学部保健学科の学生の研究発表が、日本医療検査科学会の優秀演題賞を受賞した。白血球を高い精度で分類できる解析技術を、人工知能(AI)を活用して開発。血液中の白血球を画像解析する簡易型の検査装置開発につながる技術で、在宅での医療や、医療従事者が少ない地域の医療支援への活用が期待される。

 保健学科4年の宮崎舞咲さんと原子穂乃花さんによる共同研究。同学会の大会に向けて代表研究者として宮崎さんが応募し、9月に学部生部門5人の受賞者の1人に選ばれた。

 2人の研究では、白血球細胞の画像2千枚以上を学習用画像としてAIに読み込ませ、細胞の形などからリンパ球や好酸球など5~6種類に分類させる解析技術を構築した。健康な72人分の白血球で分類結果を検証したところ、分類のしかたによって99~85%の正解率と、高い精度で解析できたという。

 研究を指導した大学院保健学研究科の野坂大喜講師によると、これまでの分類装置は数千万円と高価な上、目視での再検査が必要な場合もあった。AIを利用した簡易型機器を開発すれば、装置にかかる費用を抑え、経験が少ない医療従事者をサポートできる上、在宅患者の容体の迅速な判断にもつながるという。

 宮崎さんは「(白血球のデータを)AIに学習させる作業は難しくない。医療従事者が不足する地域でAIを使うことで、迅速で正確な診断に役だってほしい」と話した。(林義則)