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血液がん（骨髄増殖性腫瘍）の鑑別診断には骨髄穿刺が必要だが、侵襲性が高く患者負担が大きい。末梢血からの簡便なスクリーニング方法が求められていた。

順天堂大学と共同で、3,261症例から695,030個の血液細胞のデジタル画像データを収集。深層学習技術を用いて複数の血液検査結果を総合的に判断する「統合型AI分析システム」を構築。

臨床検査機器メーカーと大学医学部の共同研究は、大規模な臨床データの収集とAI技術の融合に最適。血液検査のAI化は非侵襲的な診断の可能性を広げる。