白血病など16疾患の診断をAIが支援、日立がAUC0.9以上の新技術：医療技術ニュース

日立製作所と九州大学病院は、血液悪性腫瘍の診断に用いるフローサイトメトリー検査において、医師の鑑別診断を支援する機械学習型のAI技術を開発した。複数疾患の同時分類において、識別性能を示す指標AUCで0.9以上の性能を確認した。

[MONOist]

　日立製作所は2026年6月11日、九州大学病院と共同で、血液悪性腫瘍の診断に用いるフローサイトメトリー（FCM）検査において、医師の鑑別診断を支援する機械学習型のAI（人工知能）技術を開発したと発表した。

FCM検査データを用いた鑑別診断支援AIの活用イメージ（一部イラストは生成AIを用いて作成）［クリックで拡大］ 出所：日立製作所

　FCM検査は、細胞を測定して特徴となるマーカーの有無や強さを調べる検査だ。データの解釈に高度な専門性が求められ、症例数の増加に伴う解析負担が課題となっていた。

　今回開発したAI技術は、特定の特徴を持つ細胞の割合を示すマーカー陽性率を特徴量として活用し、医師の診断プロセスに近い形で分類する。白血病やリンパ腫、多発性骨髄腫など計16クラスの候補疾患を対象とし、確率付きで複数提示して、医師の判断材料の整理や新たな気付きを支援する。

　九州大学病院が保有する500例以上の臨床データを用いて学習と評価を実施したところ、複数疾患の同時分類において、識別性能を示す指標AUCで0.9以上の性能を確認した。

　今後は、医療機関や検査会社との共同検証を通じて評価規模を拡大し、医療の質と持続可能性の両立に貢献する診断支援技術としての実装を目指す。

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