Japan Pathology Artificial Intelligence Diagnostics Project (JP-AID)

プロジェクト基本情報

研究開発課題名	病理診断支援のための人工知能（病理診断支援AI）開発と統合的「AI医療画像知」の創出
研究開発期間	平成30年6月〜令和3年3月
お問い合わせ先	〒113-0034 東京都文京区湯島1-2-5　聖堂前ビル7階 お問合わせはこちら

　日本の病理専門医は慢性的に不足状態が続いており，病床数が400床を超えるような病院でも約29%では病理医が一人も在籍しておりません（2016年医療動態調査）。このような病理医不在病院では，迅速な生検・手術材料診断が行えない上に，術中迅速病理診断も施行できず，十分な治療が受けられない可能性があります。また，常勤病理医が勤務する病院であっても43.8%では病理医が1人しかいないために，病理診断に対するダブルチェック体制がなく，精度管理体制が十分とは言えない状況です（2017年日本病理学会年報）。このような状況を打開するためにも，AIを活用した病理診断支援ツールを開発し実用化することが喫緊の課題となっています。

　上記の課題への対策として，日本病理学会（Japanese Society of Pathology; JSP）では，平成28年度～29年度に，日本医療研究開発機構（Japan Agency for Medical Research and Development; AMED）の「臨床研究等ICT基盤構築研究事業」の支援を受けて，「AI等の利活用を見据えた病理組織デジタル画像（P-WSI）の収集基盤整備と病理支援システム開発」「人工知能の利活用を見据えた日本病理学会、日本医学放射線学会の画像連携による原発性脳腫瘍のデータベース連携における問題点・課題の抽出および地域連携における自立・持続型画像登録連携拠点の基盤構築・整備」の研究を行ってきました。
平成30年度以降は，AMEDの「臨床研究等ICT基盤構築・人工知能実装研究事業」の支援を受けて，

ことを最終目標とし，①AIによるダブルチェックシステムの開発（国立情報学研究所との連携研究），②病理診断報告書の標準化，③診療科間の画像情報統合によるAI医療画像知の創出，④匿名加工による研究利用可能なデータベースの整備（National Clinical Database (NCD) との連携研究）の課題に対して研究を進めています。

　我々はこれら一連の大きなプロジェクトを「Japan Pathology AI Diagnostics (JP-AID) プロジェクト」と呼んでいます。JP-AIDから生まれる病理診断支援AIツールや病理診断生涯教育ツール等は，「広く国民の医療・公共の利益」に貢献するものとなります。

H30-R2年度計画概要

H28-29年計画概要