人工知能学会2026にて、隈病院様との再検査閾値に関するAI活用の共同研究を口頭発表

2026年度 人工知能学会全国大会（JSAI2026）の「人工知能を駆使した疾患動態研究」セッションにて、医療法人神甲会 隈病院様との共同研究を口頭発表しました。

発表概要

発表内容

臨床化学検査における再検査は、検査結果の信頼性を担保し、患者安全を確保する上で極めて重要な工程である。しかしながら、その判断基準は経験によるところが大きく、定量的な標準が十分に確立されていないのが現状である。本研究では、再検の効率性を向上させることを目的として、過去の検査データに基づく数理最適化手法を用い、再検のための閾値を最適化し、検査情報システム（LIS）へ実装する。

約40万件の臨床検査データを用いたシミュレーションの結果、従来60％を超えていた過剰アラート率を、運用上適切と考えられる15％に精密に制御可能であることを示した。これらの標準化された再検内部基準の導入により、再検判断の客観性が向上するとともに、検査技師の業務負担軽減および検査室における品質管理の最適化に寄与することが示唆された。

本研究のポイント