コルカタ：コルカタの4つの研究所の医師と研究者のグループは、地方や資源に制約のある環境向けに設計された、AIを活用した低コストの子宮頸がんスクリーニングモデルに関する研究を実施し、高い診断精度を発見した。この AI モデルは、Android デバイスでキャプチャされた塗抹標本の画像を使用して、サンプルのスクリーニングに最長 30 秒かかることを実証しました。この研究は、アジア太平洋がん予防ジャーナルに最近発表されました。専門家らによると、現在の子宮頸がんの従来の日常的なスクリーニング手順はパップスミア（パップテストとも呼ばれます）であるとのことです。この検査では、子宮頸部から採取した細胞を顕微鏡で検査することで、異常な病変や前がん病変を検出できます。このスクリーニングには 30 秒もかかりませんが、研究室でのサンプルの分析にはさらに時間がかかりました。コルカタではパップスミアの平均費用は約 1,000 ルピーです。この AI ソフトウェアを使用すると、スクリーニング費用は 200 ルピーまで下がる可能性があります。
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この研究では、時間効率と費用対効果の高い方法で子宮頸部の細胞形態を診断するために、Android スマートフォンまたはタブで撮影された顕微鏡子宮頸部塗抹標本のスライド画像から細胞を自動的に検出および分類する統合システムを備えた AI プログラミング ソフトウェアが開発されました。カルカッタ国立医科大学 (CNMC) と NRS 医科大学の病院ベースの研究室からの合計 292 個の塗抹標本サンプルが検討されました。パプスメア画像は、必要な標準化および検証方法を使用して、新しく開発された AI ソフトウェアによって分析されました。この研究では、カスタム AI モデルが病院の院内サンプルの正常細胞と異常細胞のそれぞれ 98.1% と 80.5% を正常に分類できることがわかりました。さらに、研究チームは、ゴールドスタンダードの確認検査である生検とAIレポートの間に有意な相関関係があることも発見した。「このAIベースの子宮頸部スクリーニングは、特に子宮頸がんの罹患率が高いものの診断施設が不足している田舎では非常に有望である」と、研究が実施された当時CNMCに赴任していた病理学准教授のアリンダム・カルマカール氏は述べた。研究チームの一員だったクリニメッド・ライフサイエンスの科学ディレクター、プリヤブラタ・ダス氏は、このスクリーニング検査について述べた。この AI ツールの使用時間は 30 秒未満で、精度も高かった。「主にインドの農村地域または資源制約地域における人工知能による、Android デバイスでキャプチャされた細胞病理学的顕微鏡画像からの子宮頸部細胞形態の診断精度の評価」と題されたこの研究では、子宮頸部細胞診塗抹標本を手動でスクリーニングするのには時間がかかる一方、AI はリーチを改善することでプロセスに革命を起こすだろうと結論付けています。可用性、精度、経済性。 「このようなAI主導のツールは、責任を持って倫理的に導入され、継続的な検証が行われれば、子宮頸がんによる死亡率の減少に向けたインドの進歩を大幅に加速できる可能性がある」と、Auriga Researchの臨床業務責任者のスネヘンドゥ・コナール氏は述べた。 Karmakar 氏と Das 氏に加えて、Arindam Ray 氏、Soumyabroto Banerjee 氏、Swati Dasgupta 氏、Sayan Dey 氏、Umar Faruk 氏を含む CliniMed LifeSciences チームは、NRS の Moumita Maiti 氏および CNCI コルカタの Prosenjit Saha 氏と協力しました。
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2026-02-21 17:05:00