This press release is available in Japanese.

カーブジェン株式会社（代表取締役：中島正和、本社：東京都品川区）は2022年4月22〜23日に開催された第96回日本感染症学会総会・学術講演会において、国立研究開発法人国立国際医療研究センター、国立大学法人神戸大学ならびに当社による共同研究内容を一般講演「血液培養陽性検体のグラム染色所見を用いた菌種推定画像AIの開発」にて、山元佳氏（国立研究開発法人国立国際医療研究センター）が発表したことをお知らせいたします

第96回日本感染症学会総会・学術講演会について

日時:

2022年4月22日（金）～23日（土）

テーマ:

集い・語ろう感染症学

会場:

Webによるオンライン開催
– 指定演題Live配信ならびに一般演題オンデマンド配信期間：2022年4月22日（金）8：50 ～ 23日（土）17：10

当社登壇テーマについて

セッション名:

一般演題（口演）/オンデマンド配信

演題番号:

O-115

演題:

血液培養陽性検体のグラム染色所見を用いた菌種推定画像AIの開発

登壇者:

山元佳（国立研究開発法人国立国際医療研究センター 国際感染症センター　総合感染症科）

概要：
細菌感染症の診断方法は、核酸検出法や質量分析などが導入され、 飛躍的にTurnaround timeが短縮されてきた。一方で、古典的なグラム染色による菌種の推定も汎用性、迅速性、 コスト面での優位性がある 。
しかし、グラム染色の判読能力には経験によって差があり、経験の少ない初期研修医や感染症を専門としない医師や微生物検査の従事経験のない臨床検査技師には敬遠される傾向にある 。

そこで、グラム染色画像を機械学習にて判別できる、臨床現場での導入ハードルが低いスマートフォンアプリケーション開発を行うため、本研究を実施した。

本研究の実施方法としては、国立国際医療研究センター、神戸大学附属病院に存在していた同定菌種と紐づい たグラム染色プレパラートおよび画像匿名化済レジストリを利用し、画像AIが予測する菌種分類と正解ラベルとの一致について検討。その結果、教師データの少ない菌種分類が多かったため、全体の正確度はそれほど高くなく、菌種の分類については再考の余地があるものの、教師データが十分にある主要な菌種（Staphylococcus aureusやEscherichia coli 等）では、比較的良好な成績を示すことが確認できた。
本演題で発表した研究は、日本医療研究開発機構（AMED）医療機器開発推進研究事業 の支援を受けて行われました。

カーブジェン株式会社について

バイオロジーとデジタル技術の融合を通じて、独自に開発した AI 解析技術を細菌感染症分野に応用することを目指します。また、国内外の有力研究機関等とのオープンイノベーションを通じて世界規模の課題である薬剤耐性問題への貢献を目指します。

・所在地：東京都品川区上大崎2丁目24番13号 601

・代表者：中島正和 ・URL：https://carbgem.com/jp/