血液塗抹標本の観察や数多くの検査に追われている臨床検査技師の皆さんにとって、「時間や労力がもっと節約できれば」と思う場面は多いのではないでしょうか。

そんな中、「AI」や「ディープラーニング」というキーワードを耳にする機会が増えつつあります。

本記事では、できるだけ専門用語を使わず、画像解析に強いAIの一種である「CNN（畳み込みニューラルネットワーク）」の基本概念と、臨床検査技師としての業務との結びつきを解説します。

AIを上手に味方につけることで、日々の検査業務をより効率化し、患者さんへのケアや高度な判断に注力できるはずです。

これからのAI時代を前向きに迎えるきっかけになれば幸いです。

畳み込みニューラルネットワーク（CNN）とは？

AI技術の目覚ましい進歩に伴い、医療現場での応用も加速しています。なかでも畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、画像の認識を得意とするAIの一種で、いわば「画像認識の専門家」といえます。

脳の視覚野の働きをヒントにした仕組みで、入力された画像を複数の層（レイヤー）にわたって段階的に解析し、人間が目視で行うような「特徴の把握」を自動的に学習できる点が特長です。

臨床検査技師の業務には、血液塗抹標本や病理組織切片の画像を観察・解析する作業が多く含まれます。画像認識に優れたCNNを使うことで、細胞分類や異常所見の検出などを補助的に自動化できれば、検査時間の短縮やエラーの軽減が期待できるでしょう。

ピクセルの理解

ピクセルは、デジタル画像を構成する最小の“点”の単位です。パソコンやスマートフォンで表示される画像は、「横×縦」のピクセル数によって解像度が決まり、それが細かいほどより精細な画像を映し出します。

ピクセルごとの色情報（RGB値）

通常、1つのピクセルには赤（R）・緑（G）・青（B）の３つの色成分が割り当てられ、それぞれ0〜255の範囲の数値で表されます。これら３色を組み合わせて、私たちが目で見て「赤っぽい」「白っぽい」などと感じる色合いが再現されます。例えば、(R=255,G=0,B=0)なら真っ赤、(R=0,G=0,B=0)なら黒、といった具合です。

ピクセルの集まりが画像を形成

「ピクセル1つ＝画像の1ドット」であり、何千・何万と集まってはじめて画像として認識できる大きさになります。顕微鏡写真や病理組織のスキャン画像なども、細かく拡大してみると格子状のピクセル（点）が並んでいることがわかります。

解像度との関係

画像の「解像度」はピクセル数を基準に表現され、たとえば「1920×1080（フルHD）」のように、横×縦でいくつのピクセルを使って表示しているかを示します。解像度が高ければ高いほど、一枚の画像を構成するピクセルの総数が増え、細部までくっきりと表示されます。

臨床検査の現場で扱う血液塗抹標本や病理組織のデジタル画像も、すべてこれらのピクセルの集合体です。

CNNは、これらのピクセル情報を数値として読み取り、線や色の変化などの“特徴”を学習します。そうして得た知見をもとに、細胞の種類を判定したり、病変部位を検出したりするのです。

CNNの基本

まずは、人間の目（視覚）とCNNの違いをイメージしてみましょう。私たち人間は、一目見ただけで画像の中に何が写っているかを直感的に理解できます。

血液塗抹標本を見れば、「ここに赤血球がたくさんあって、この紫色の細胞は白血球だな」と瞬時に判断できます。しかし、CNNは、そんな人間のような“直感”をもっているわけではありません。

その代わりに、画像を構成するピクセルの集まりを数値データとして解析し、大量の学習（トレーニング）を通じてパターンを認識します。

言い換えれば、人間の目は経験に基づき画像全体の意味を捉え、過去の知識や経験から瞬時に「これは白血球だ」と結論づけます。一方、CNNは画像を細かな部分に分解し、形や色のパターンなどの特徴を一つひとつ積み上げることで「これは何か」を判断します。

では、CNNにとって「画像を読む」とはどういうことでしょうか。人間にとって「見る」とは、視覚情報を脳で読む（解釈する）ことにほかなりません。CNNの場合は、膨大な画像の学習データを与えることで共通する特徴を学び取り、未知の画像でもその特徴をもとに判定を下します。

新しい顕微鏡画像を与えられても「過去に見た特徴と似ているから、これは好中球だろう」といった具合に画像を読み解くのです。

CNNの画像を分類する方法

CNNが画像を分類する仕組みをもう少し具体的に見てみましょう。ポイントは、画像を小さな特徴に分けて解析することです。

臨床検査技師が血液塗抹標本中の白血球を分類するときは、顕微鏡下でまず「細胞サイズや形態」を見て、その後「核の形状」「細胞質に顆粒があるか」などの所見を細かく観察していきます。CNNも同様に、画像全体をいきなり判断するのではなく、まずは部分的な特徴を抽出し、そこから段階的に全体を理解します。

CNNには「フィルタ（畳み込みフィルタ）」と呼ばれるものがあり、これはルーペのように画像を少しずつなぞりながら、エッジ（輪郭）や色の境界といった特定のパターンを強調して取り出す役割を担います。

臨床検査で言えば、あるフィルタは細胞核の輪郭に注目して「核が丸い／分葉しているか」を見極め、別のフィルタは細胞質の粒状に着目して「顆粒の有無」をチェックする、といったイメージです。こうした小さな特徴の集積が、CNN内部の畳み込み層で形成されます。

さらにCNNは、この畳み込み層を複数重ねることで、より高度な特徴へとつなげていきます。最初の層では線や点などの単純な形を検出し、次の層ではそれらを組み合わせて「丸い輪郭＝核」や「粒状の構造＝顆粒」といった複雑なパターンを識別します。

最終的には「丸く大きな核＋顆粒の有無」といった複数の特徴を総合して、好中球・リンパ球・好酸球などの細胞種を高い精度で判別できるようになるのです。

CNNが特徴を捉えるステップ（白血球分類の例）

こうしたプロセスを経て、CNNは人間が「形態所見を積み上げて判断する」のに近い方法で画像を分類します。

ただし、人間と違って膨大なデータから自動的に特徴を学習する仕組みが大きな特徴です。一度学習を完了したCNNであれば、新しい画像に対しても素早く、しかも客観的な判断を下せる点が強みと言えます。

臨床検査技師の業務での具体的な活用例

末梢血細胞分類の自動化

顕微鏡下で行う末梢血塗抹標本中の白血球分類は、AIを用いた自動化が急速に進んでいる分野です。専用の画像解析装置に血液塗抹標本をセットすると、AIが個々の白血球画像を切り出し、リンパ球・好中球・単球などの種類に分類します。

精度向上の報告

ある研究では6種類の白血球を対象にAI分類の精度を検証したところ、各細胞100枚程度の学習データでも好中球以外はほぼ100%の高精度を達成したと報告されています。これは学習データが増えればさらに精度が高まる可能性を示唆しています。

役割の変化

AIが提示した分類結果を、技師が確認・修正することで最終レポートに反映する仕組みが一般的です。こうしたAI＋人の共同作業により、分類に要する時間を大幅に短縮し、技師は精度チェックやレアケースの判断といった専門性が求められる作業により専念できるようになります。

病理画像の診断補助

病理組織や細胞診の分野でも、CNNの活用がめざましく進んでいます。組織切片のデジタル画像をAIに解析させ、がんが疑われる領域をマーキングしたり、良性・悪性の判定を支援したりする試みが行われています。

高精度のがん検出

病理組織画像からがん細胞を検出するAIは、すでに非常に高い精度を達成しているという報告があります。リンパ節転移の有無を自動検出する研究や、細胞像から悪性度を定量的に評価するモデルの開発も進行中です。

見落とし防止と効率化

AIはスライド全域を細かくチェックするため、人間の目が見落としがちな小さな病変を発見する可能性が高まります。また、時間のかかる組織スクリーニング作業を自動化・効率化できるため、病理診断の精度向上と診断スピードの加速が期待されています。

その他の応用例

尿沈渣検査

尿中の有形成分（赤血球、白血球、細菌、結晶など）の顕微鏡画像をAIが分類・カウントすることで、検査の自動化と精度向上を図る試みが行われています。試料量が多いほど人間の負荷が大きくなる検査だけに、AIの効率化効果が期待できます。

細胞培養のコロニー計数や寄生虫卵の検出

細胞培養プレート上のコロニーを数えたり、寄生虫卵を自動検出したりするシステムの開発も進められています。こうしたタスクは単調な繰り返し作業になりがちで、AIによる自動化が作業負担の軽減につながります。

組織切片の自動スクリーニング

大量の切片画像をAIがスキャンし、異常組織が疑われる領域をピックアップする技術も研究されています。陽性所見の見落とし防止だけでなく、観察時間の削減にも寄与します。

実際に活用されると何が変わるのか？

仕事の負担軽減と効率化

単調なルーチン作業の自動化

たとえば白血球分類を手作業で数百個行っていた場合、AIを導入すれば自動分類で時間を大幅に短縮できます。AI搭載のソフトウェアを検査装置と連携することで、結果のレビュー作業もスピードアップし、検査プロセス全体の標準化が進みます。

業務配分の最適化

これまで時間がかかりすぎて手が回らなかった検体数をより多く処理できるようになり、技師は高度な分析や検査結果の考察といった専門性の高い作業に専念できます。結果として、サービス品質の向上や患者さんへの対応強化が実現しやすくなるでしょう。

ヒューマンエラーの防止

疲労や主観の影響を低減

深夜勤務や大量の検体処理など、人間にはどうしてもミスが起きやすい状況があります。しかしAIは常に同じ基準で画像を解析するため、見落としや判定のばらつきを減らす効果が期待できます。

ダブルチェック体制の強化

AIに全面的に任せるのではなく、“第二の目”として活用することでダブルチェック要員として機能します。これによりエラーを防ぎ、精度を高めることができます。

技師の役割の変化

AIはあくまで補助者

「AIが発達すると自分の仕事がなくなるのでは…」という不安を抱く方もいるかもしれません。しかし、最終的な判断や患者さんへの説明・対応は人間の専門知識とコミュニケーションが不可欠です。

業務の高度化とスキルアップ

AIの導入でルーチンワークが軽減される分、技師はより専門性の高い判断やレアな症例への対処に集中できます。AIが提示した結果の意味を読み解いて、検査所見としてまとめたり、追加検査の必要性を判断したりするのは技師の重要な役割です。

AIリテラシーの向上

今後はAIを使いこなすスキルが求められます。AIの結果を客観的に評価できる知識や、運用・保守のノウハウを備えることで、技師自身の仕事の幅が広がり、医療チームにおける存在感もさらに高まるでしょう。

データ活用や遠隔診断の可能性

データの蓄積と解析

デジタル化された検査画像やAI解析の結果を長期的に蓄積し、ビッグデータとして活用すれば、新しい知見の発見や予測モデルの構築につながる可能性があります。

遠隔診断や地域医療支援

高度な解析を必要とする病理画像や特殊検査でも、AIの支援を通じて遠隔地から専門家の診断を受けやすくなります。地域医療の格差是正にも一役買うでしょう。

まとめ

畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を中心に、AI技術の基本と臨床検査への応用例について紹介しました。AIの進歩によって、臨床検査技師の業務は大きくサポートされつつありますが、AIが人間を完全に代替するわけではありません。

むしろ、AIはデータ解析や画像認識が得意な強力なパートナーであり、最終的な判断や患者さんへの説明は人間（技師）が担うという役割分担が大切です。

AIは脅威ではなくツールです。画像認識のプロであるCNNを味方につけて、これからの臨床検査の未来を切り拓いていきましょう。

技術が進んでも患者さんと向き合う臨床検査技師の価値は不変です 。AI時代においても専門知識と人間らしさを併せ持つ検査技師として、より良い医療に貢献していきましょう。