病理と臨床 2026年7月号 44巻7号 デジタルパソロジー×AIの最前線

デジタルパソロジー×AIの最前線

病理とAI，AIの基本となるデジタルパソロジー（DP）は，これまで本誌にて何回か取り扱われてきた．2024年には13回にわたって様々な角度から多くの先生に執筆いただき連載（「AIと病理」）が行われた．しかしながら，未だ本邦においてDPの利用は限定的であり，AIは臨床現場において全く広がっていない．そして日本の世界的な遅れも目立つ．

欧米の病理学会の企業ブースでは，病理に関連した技術的な製品を紹介する企業以上にDPないしAIを紹介する企業展示の方が多い．DPベンダーによると，欧米ではスキャナの販売台数は伸びており，トレンドはDICOMを含めたマルチベンダー対応のビュワーやクラウド型ストレージをもった製品である．AIに関しては無名なベンダーも多くブースを出している．世界的に多くのAIベンダーが対象とするのは前立腺癌で，HE染色からの癌の検出，Gleason Scoreなど，病理医が日常行っているタスクを十分な精度で判定可能である．乳腺も同様に癌の検出，組織学的グレーディングがタスクとなるが，前立腺癌との違いはER，PgR，HER2といった免疫染色（IHC）の判定も行えることである．HER2に関しては昨今のultralow症例の判定やin situ hybridization（ISH）の判定を行える製品も出ており，いずれも優れた精度を示す．AIの対象トレンドがこの5年変わらないのは，患者数がほかの癌腫に比べ多いこと，グレーディングなどの標準化が必要なこと，IHCの結果がそのまま治療に直結すること，などが理由であろう．論文としては組織像から遺伝子異常や予後を推定できるといったAIなどをよく目にするが，製品化された例はみない．

さて，多くの病理医がこの領域に大きな関心を抱くとともに，様々な疑問，意見をもち，現状そして未来を知りたがっている．「AIシステム，特にディープラーニングの技術は現時点で何ができて，何ができないのか」「論文では有用性が示されているが，実際にAIは使えるのか，使えない場合は何が問題なのか」「AIの製品化が一向に進まないのはなぜなのか，製品化のハードルはどこにあるのか，どうしたらそれを乗り越えられるのか」「AIを臨床現場で利用するとしたら病理医はどのように活用したらよいのか」「学生や研修医にAI時代の病理診断をどう説明するのか」「研修医時代からAIを利用してもよいのか，AI時代の病理専門医研修のあり方は」などである．現在，AIのトレンドはlarge languagemodel（LLM）であり，生成AIである．PathChatなどはその最たるものであるが，精度や利用方法に関しては未知数である．一方で病理診断の外をみると治験におけるがんの背景の統一や，ゲノムをはじめとするほかの臨床情報と併せたマルチモーダル判定，複雑な免疫状態の推定など通常の病理医が行わないような技術領域が出てきている．

この特集の目的は，DPとAIの現在地の把握である．読者からの疑問としてある，「AIは病理医を駆逐しないは本当か」，この答えは現状ないながら未来を予想してみたい．

吉澤明彦 ［奈良県立医科大学 病理診断学講座］
石川俊平 ［ 東京大学医学部・大学院医学系研究科 衛生学教室/国立がん研究センター先端医療開発センター 臨床腫瘍病理分野］