【連載】医療Ai（死亡時画像診断）について Vol.3「病理学とAi」

このコラムでは、医療Ai（死亡画像診断）をテーマに、皆さんに分かりやすように、尚且つ専門性を維持しながらお伝えしていきたいと思います。

Aiについて現状と課題、将来への展望を把握できるように、Aiを推進していくことで、社会に貢献できればと思います。

皆さまは「Ai」と聞くとIT・テクノロジーのイメージを多くの方がお持ちになると思います。

医療現場では、Aiを死亡時画像診断と言います。

連載シリーズ第3回目はこの「病理学とAi」について少し深く解説していきたいと思います。

病理学とAi

病理学とAiの連携は、死因究明や病変理解の向上に大きく寄与します。画像診断と病理解剖は相互に補完しあう関係にあり、それぞれの方法が持つ限界を補い合いながら、より正確で詳細な情報が得られることになります。

Aiは、遺体の内部構造や病変を非侵襲的に調査できる利点がありますが、微細な組織の変化や細胞レベルでの異常、化学物質の存在（薬物、毒物）は、Aiだけでは確認できません。これらの情報は、病理解剖や化学検査を通じて得られます。

一方、病理学では、組織や細胞の形態や機能、化学物質の存在を詳細に調べることが可能ですが、遺体全体の状態や構造を把握するのは困難です。この点で、Aiが病理学を補完し、遺体の全体像を明らかにする役割を果たします。

病理学と死亡時画像診断の連携をより一層強化する、マルチモーダル・アプローチが必要です。複数の画像診断技術を組み合わせることで、異なるアングルや解像度から得られるデータを統合し、より精密な情報が得られます。これにより、病理学的所見と画像診断の相関が強化され、診断の正確性が向上します。

病理学とAiの連携により、死因究明や犯罪捜査の正確性が向上し、遺族や社会にとってより信頼性の高い情報提供が可能となります。

次回は、法医学とAiについて触れていきたいと思います。