甲状腺癌は最も一般的な内分泌系の癌であり、その診断には主に穿刺吸引細胞診が用いられてきた。しかし、穿刺吸引細胞診では良性と悪性の区別がつきにくい場合が多く、診断が確定しないために不要な手術が行われるケースも少なくない。また、手術中に腫瘍の広がりをリアルタイムで正確に把握する手段も限られており、より精密な術中診断技術の開発が求められていた。これを背景に行われた研究から、造影剤を使用せずに組織の自家蛍光を解析する動的光学的コントラストイメージング(DOCI)技術と機械学習を組み合わせることで、甲状腺癌のサブタイプ分類や腫瘍領域の特定を高精度に行えることが示された。本研究では、摘出された72例の甲状腺組
甲状腺癌の術中診断にAI活用
