米国・カナダ病理学会（USCAP）の機関誌「Modern Pathology」に研究成果が公表されました

2025年06月19日

子宮頸部細胞診のリアルタイム診断を加速：
高コスト機器不要で高精度な診断支援を実現

　本学大学院医学系研究科 光医工学共同専攻（博士後期課程）の栗田佑希大学院生（再生・感染病理学講座、先進機器共用推進部）と本学再生・感染病理学講座の目黒史織学内講師の研究グループは、子宮頸がんの早期発見に欠かせない細胞診を支える現場のために、革新的なAIモデル「CYTOLONE（サイトロン）」を開発しました。このAIは、ガラス標本をデジタル化する高価なスキャナを必要とせず、既存の顕微鏡にiPhoneカメラを接続し、Apple Silicon Macでリアルタイムに画像を評価できる画期的なシステムです。CYTOLONEは、細胞検査士の作業負担を軽減し、診断効率と精度を大幅に向上させるだけでなく、特にリソースが限られた医療現場でのAI導入の障壁を打ち破るものです。

　この研究成果は、米国・カナダ病理学会（USCAP）の機関誌である 「Modern Pathology」に日本時間6月13日に掲載されました。

論文情報

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