[28th AIP Open Seminar] Talks by Pathology Informatics Team

Pathology Informatics Team (https://aip.riken.jp/labs/goalorient_tech/pathol_inf/?lang=en) at RIKEN AIP
(All talks will be given in Japanese)

Speaker 1: Yoichiro Yamamoto (Approx.40min)
Title: 病理情報学チームの概要と研究報告
Abstract: 病理情報学チームでは、各種医用画像を含むビッグデータに対して、最新の機械学習技術と数理解析、最先端医学を結び付けた研究開発を行っています。未だ明らかになっていない疾患メカニズムの解明、新規治療法の発見、また患者毎に最適な治療方法を選択するシステムの開発を目的とし、臨床現場と協力しながら医学データの統合的解析を進めることで、実臨床において役に立つ研究を目指し日々研究を重ねています。本セミナーでは病理情報学チームの概要と、研究成果の一つである「がんの未知なる特徴をAIが発見 (Yoichiro et al.Nature Communications, 2019.」について話をします。

Speaker 2: Jun Akatsuka (Approx.25min)
Title:AIと人間: 着眼点の違いについてー前立腺MRIと病理画像ー
Abstract: 現在のAIの中心的技術である深層学習は、医療画像研究において画期的な進歩をもたらしました。今後AI医療を実現させるためには、説明可能な人工知能モデルを介した研究が求められています。われわれは、AIが重要領域を可視化するモデルを前立腺MRIと三次元再構築した病理標本に適用し、癌分類する際のAIと人間のアプローチの違いに迫るとともに、MRIに対するAIの説明可能性に対して、定量的・医学的評価を行いました(Akatsuka et al. Biomolecules, 2019)。本セミナーでは、前立腺MRIと病理画像上のがんに対するAIと人間の着眼点の違いを話させていただきます。

Speaker 3: Ichiro Maeda (Approx.20min)
Title: 病理診断と病理の人工知能
Abstract: 近年、本来顕微鏡で観察する病理スライドガラスを特殊な機器を用いてデジタル化し、人工知能で解析する研究が進んでいます。本セミナーではまず病理診断について概説します。次に、病理の人工知能がどのように病理診断の補助、発展に寄与し、患者様に還元できるのかを考えます。

Speaker 4: Ruri Yamaguchi (Approx.10min)
Title: 膵癌病理画像とAI研究
Abstract: 膵癌は症状に乏しく進行した状態で発見され、予後が不良です。早期の発見と手術が生存率に大きく影響しており、治療法の改善が望まれています。AIによる機械学習で新たな病理画像情報を抽出することができれば、膵癌の治療や予後改善につながる可能性があります。今回、膵癌についての概要と問題点を中心にお話をさせていただきます。

All participants are required to agree with the AIP Open Seminar Series Code of Conduct.
Please see the URL below.
https://aip.riken.jp/event-list/termsofparticipation/?lang=en

RIKEN AIP will expect adherence to this code throughout the event. We expect cooperation from all participants to help ensure a safe environment for everybody.