がんは「病気の王」と呼ばれ、早期発見・診断は効果的な治療の可能性を大きく高めます。一般的に、がんの検査と診断は病理学的検査に大きく依存しており、顕微鏡観察は病理学的検査プロセスにおいて不可欠なステップです。鍾南山院士はかつて、「臨床病理学のレベルは、その国の医療の質を示す重要な指標である」と述べました。

テンセントAIラボは、業界をリードするサニーオプティカルテクノロジー、中国最大の第三者医療検査機関であるキングメッドダイアグノスティックスと共同で、 3者が開発したスマート顕微鏡がNMPA登録証明書を取得し、中国で臨床応用が承認された最初のスマート顕微鏡製品になったと発表した。

このインテリジェント顕微鏡製品の開発は2018年に開始されました。病理学的分析と診断における最新の技術を統合し、病理医のワークフローと業務習慣に対応するために、複数回の製品改良を経てきました。現在では、乳がん免疫組織化学（IHC）におけるKi67（腫瘍細胞増殖指数）、ER（エストロゲン受容体）、PR（プロゲステロン受容体）、HER2（細胞表面増殖因子2）といった、一般的に用いられる核染色および膜染色による定量分析シナリオの解釈をサポートしています。

本製品は、病理医の業務効率、病理学的分析の精度と一貫性を効果的に向上させることが試験で実証されています。病院（特に一次医療施設）における病理医不足や経験不足の解消につながることが期待されるとともに、プレシジョン・メディシン（精密医療）が最先端研究から実用化へと移行する好例でもあります。

これまで病理医は、顕微鏡下で病変組織を識別・判定し、細胞数を推定するために、経験に頼り、多大な時間と労力を費やさなければなりませんでした。分析結果は医師の経験によってばらつきがありました。KingMed Diagnosticsの病理学専門家である丁向東医師は、「医師は軽く操作するだけで、分析結果と判定を顕微鏡の視野内にリアルタイムかつ正確に表示できます。医師はもはや顕微鏡とコンピューター画面を行き来する必要はなく、操作は極めて簡単です」と述べています。

スマート顕微鏡は現在、オフラインコンピューティングバージョンを使用しています。テンセントAIラボは、ディープラーニング手法に基づくアップグレードアルゴリズムも開発しており、より高い精度とアップグレードの可能性を秘めています。医師の皆様により良いサービスを提供できるよう、この技術が一日も早く認証取得され、市場に投入されることを期待しています。

がんのスクリーニングと病理分析におけるインテリジェント顕微鏡の価値を理解するには、まず病理分析プロセスの複雑さと、我が国の医療資源に存在する実際の問題を理解する必要があります。

一般的に、がん検出プロセスは主に以下のステップで構成されます。テンセントスマート顕微鏡は、病理学的分析と診断という2つの重要な段階において、医師にさらなる支援を提供したいと考えています。

1. 画像検査

X線、CTスキャン、MRI、内視鏡検査といった一連の画像検査を通じて、疑わしい病変を特定することができます。現在、「テンセントAIメディカルイメージング」は、食道がん、肺結節、糖尿病網膜症、大腸腫瘍、乳がんなど、様々な疾患のAI医用画像解析を提供し、医師のスクリーニングを支援しています。

2. 組織生検と病理スライドの作成

最終的な正確な診断を得るためには、腫瘍組織の一部を摘出し、病理切片を作成し、顕微鏡（40～400倍）で観察して組織構造と細胞形態を調べる必要があります。

3. 病理学的分析

顕微鏡下で組織構造と細胞形態を観察することで、疾患の原因とそれが人体の構造と機能に与える影響を特定することができます。同時に、腫瘍の定性・定量分析を行うために、免疫組織化学（IHC）や分子検出などの補助検査をさらに実施する必要があるかどうかを判断することもできます。

4.病理学的診断

腫瘍の最終診断は、IHC と分子病理学的結果を組み合わせた顕微鏡観察に基づいて行われます。

最終段階である病理診断では、手術、化学療法、放射線療法、分子標的療法、免疫療法などの治療計画を策定する上で臨床医の指針となる報告書が作成されます。したがって、病理診断は診断プロセスにおける最終かつ最も重要な段階であり、疾患診断のゴールドスタンダードと考えられています。そのため、病理医はしばしば「医師の医師」と呼ばれます。

病理学的分析の観点から、テンセントのインテリジェント顕微鏡は、高精度な定量分析を提供することで診断の一貫性を向上させ、医師の作業負荷を軽減することを目指しており、現在は主に免疫組織化学関連の補助分析に重点を置いています。病理学的診断は、組織病理学と分子病理学の2つのレベルに分かれており、それぞれ診断・検出方法が異なります。両者が互いに補完し、支え合い、裏付け合うことで初めて、正確な診断が可能になります。しかし、組織病理学レベルや分子病理学レベルに関わらず、従来の病理学的診断は医師の経験に大きく依存しており、以下のような固有の欠点があります。

• 組織レベルでは、癌のサブクラスは数十種類に上り、異なるサブクラスの細胞および組織の形態は非常に類似している場合があるため、診断は困難で、非常に主観的になり、誤診による深刻な結果を招く可能性があります。例えば、2015年に米国医師会雑誌（JAMA）に掲載された報告では、75人の病理医による2,000例の乳がん症例の診断結果を分析した結果、乳管異型過形成と上皮内癌は誤診されやすいことが明らかになりました。この2つの治療方針は全く異なるため、誤診は患者の健康と治療に深刻な結果をもたらす可能性があります。

  
  

• 分子レベルでは、現在、免疫組織化学（IHC）、FISH、遺伝子診断が使用されています。IHCは主に補助診断、鑑別診断、予後評価、臨床治療計画の指針、標的薬物ガイダンス、免疫療法ガイダンスに使用されています。しかし、IHCの解釈には、検査と病理診断中に、主観的解釈の安定性と一貫性が低い、画像分析ツールが通常のワークフローと歩調を合わせていない、正確な定量分析ができない、薬物療法の指針として使用される抗体の解釈基準に一貫性がないなど、いくつかの問題があります。免疫組織化学における多くの指標は正確な定量分析を必要とし、その結果は腫瘍の標的療法と免疫療法に直接関係し、薬物使用と患者の予後に直接影響します。しかし、現在の方法では、病理学者が顕微鏡下で解釈する必要があり、かなりの時間と労力がかかり、結果が一貫しておらず不正確であることがよくあります。

  
  

上述の技術的な問題に加え、病理医に診断を依存することは、もう一つの重大な実際的問題、すなわち深刻な病理医不足に直面しています。統計によると、中国では現在、病理医はわずか1万5000人しかおらず、約10万人不足しており、需給の深刻な不均衡が生じています。さらに、新人病理医の育成においても、研修期間の長さや若い世代の学習意欲の欠如といった課題に直面しています。

従来の顕微鏡と比べて、スマート顕微鏡はどのようにして医師をより効果的に支援できるのでしょうか?

以下の星図を例に挙げると、星の総数を計算するよう求められた場合、普通の人は短時間で高い精度で答えることはできないかもしれません。しかし、AIは「2,763,891個の星」 （仮）を0.1ミリ秒で99.99%の精度で答えることができるかもしれません。AIは多くの時間と労力を要する作業の解決を支援します。これが、インテリジェント顕微鏡と従来の顕微鏡の最大の違いです。

近年、機械学習とビッグデータ技術の発展により、AI技術、特にコンピュータービジョンは病理診断において大きな可能性を示しています。例えば、AIを用いて免疫組織化学染色（IHC）の結果解釈を支援することで、以下のようなことが可能になります。

1. IHC 結果の解釈における人為的エラーを回避し、解釈結果の信頼性を向上させ、病理診断の品質を高めることは、病理医が不足している基礎病院にとって特に役立ちます。

2. インテリジェントな解釈により、希少な病理学者のリソースが節約され、より必要なサービスに使用できるようになります。

3. 病理学的免疫組織化学染色の品質評価のための正確かつ定量的な品質管理を提供すること。

4. 当社は、医学研究および製薬会社向けに高精度な定量免疫組織化学検出サービスを提供しており、新薬開発に関連する免疫組織化学研究に客観的かつ信頼性の高い証拠を提供しています。

5. 分子標的療法および免疫療法に関連する癌患者に対する正確な定量免疫組織化学検査サービスを提供します。

6. 病理学者とインテリジェント顕微鏡のコラボレーションは、新しい「人間 + AI」作業モデルを具体化し、病理学者と人工知能がそれぞれの強みを活用して総合的に効率を向上させることを可能にします。

   
   

そのため、2018年以来、Tencent AI LabはSunny Optical TechnologyやKingMed Diagnosticsと相次いで提携し、インテリジェント顕微鏡ソリューションを共同開発し、ソフトウェアとハ​​ードウェアの統合と優れたユーザーエクスペリエンスを実現するために、複数の製品反復を実施してきました。

インテリジェント顕微鏡の原理の模式図

テンセントAIラボは、最先端のAIアルゴリズムとソフトウェアソリューションを提供しました。トレーニングデータの収集においては、医師のワークフローを中断することなく、手作業によるデータラベリングの負担を軽減する、能動学習とハードサンプルマイニングを機械が活用できるソリューションを採用しました。高度なモデル設計スキームを採用することで、アルゴリズムは精度を維持しながら、300ミリ秒以内のリアルタイムIHC全視野分析という要件を満たすことができました。転移学習を活用し、生成的敵対的ネットワーク（GAN）を用いて顕微鏡画像を正規化することで、アルゴリズムは様々な病院や異なるスライド作製方法との良好な互換性を実現し、堅牢性と汎用性を向上させました。

サニー・オプティカル・テクノロジーは、カスタマイズされたハードウェアソリューションを提供しています。例えば、不安定な光学撮影環境に対応するために、コンデンサーレンズと絞りを搭載しています。医師が対物レンズの倍率を頻繁に切り替える習慣に対応するために、倍率メモリデバイスを開発しました。医師がレンズを選択すると、対応する倍率に合わせて明るさを調整し、倍率情報を分析アルゴリズムに直接送信します。さらに、接眼レンズの高さと光源の設計は、医師の使用シナリオに合わせて最適化されています。

KingMed Diagnostics は、病理学における専門知識とリソースを提供し、顕微鏡がさまざまな病気のシナリオの解釈をサポートし、良好な結果を得るためのアルゴリズムのトレーニングを支援し、製品が医師のワークフローと習慣にぴったり合うようにしました。

トレーニングと学習プロセスのフローチャート

検証の結果、ハードウェアとソフトウェアを統合したインテリジェント顕微鏡は、病理診断の精度と一貫性という実用ニーズを効果的に満たし、医師の作業効率を大幅に向上させ、より重要な業務に時間と労力を割けることが示されました。さらに、このシステムは高い費用対効果も備えています。通常の顕微鏡よりも若干高価ではあるものの、新たな疾患に対応するアルゴリズムを追加することができ、新たな顕微鏡を購入する必要はありません。このシステムの実用的価値は、病理医不足に悩む地域や病院にとって特に重要です。

KingMed Diagnosticsの病理学専門家であるLuo Pifu博士は、「このアルゴリズム技術の応用は、病理診断の専門知識や能力が不足している草の根病院の病理学者に利益をもたらし、より正確な診断結果は最終的にがん患者の利益となるでしょう」と述べています。精密医療は将来の医療発展における大きな潮流であり、インテリジェント顕微鏡はその発展の縮図です。

インテリジェント顕微鏡と従来の顕微鏡の性能比較

今後、テンセントAIラボはサニーオプティカルテクノロジーやキングメッドダイアグノスティックスと提携し、実用化のニーズに基づいて製品を反復開発するとともに、複数の機関と連携して、乳がん、肺がん、大腸がん、胃がんなど、中国でよく見られる疾患の病理学におけるインテリジェント顕微鏡の研究と応用を推進し、医師、患者、そして社会のためにより大きな価値を創造することを目指します。