[イーデイリーKIM SAE-MI 記者] 「私は30年以上病理学に携わってきましたが、結局のところ、スライドを見るだけでは患者の将来を予測することはできませんでした。病状がどれほど深刻かは分かっていても、この患者が数年後にどうなるかは分からなかったのです。しかし、人工知能（AI）ならそれができるだろうと考えました。」

MTSカンパニーの最高医療責任者（CMO、以下、社長）であるチョ・ナムフン氏は、20日にソウル・COEXで開催された「国際病院・ヘルステック博覧会（KHF 2026）」の会場で、イデイリーとの取材に応じ、このように述べました。 大韓病理学会会長を歴任したチョ社長が考えるAIの役割は、病理医の目や手を代用することに留まりませんでした。病理画像から人間の目では捉えにくい特徴を見出し、患者の予後や治療反応まで予測することが、デジタル病理AIの究極的な目標であるというのが、彼の考えです。

病院ではなくMTSを選んだ病理学者…その理由は？

チョ社長は、延世大学医学部の教授として在職中、5年間にわたりデジタル病理AIの国家プロジェクトを率いた人物です。教授職を離れた後は、再び病院に戻るつもりでした。彼は「会社に就職するつもりは微塵もなかった」とまで言うほどでした。 そんなチョ社長の足をMTSカンパニーへと向かわせたのは、国策プロジェクトを共に遂行する中で確認した同社の技術力と、デジタル病理への転換を最後まで成し遂げてみたいという思いでした。

ちょうど、5年間にわたり研究費を確保して開発を進め、性能を高めてきた病理AIが事業化の段階に入った時期と、教授職からの引退が重なったことも、決定的な要因となりました。チョ社長は、「会社の外からフィードバックを受ける方式では、製品をきちんと完成させるのは難しいだろうと感じた」とし、「製品が認可を受けて市場に出た後、病院でどのような評価を受けるかを聞き、改善するためには会社の中にいなければならないと判断した」と語りました。 続いて、「この『最後まで』を見届けるために、この会社に来たのです」と強調しました。

チョ社長が言う「最後まで」とは、現在開発中の病理AIの商用化にとどまりません。顕微鏡をデジタル画像に変えるデジタルトランスフォーメーション（DX）、AIが診断や予後予測を支援するAIトランスフォーメーション（AX）を超え、ロボットが病理検査室の物理的な業務まで遂行するフィジカルトランスフォーメーション（PX）を完成させることこそが、彼が描く最終目標です。 チョ社長は、この道のりを今後約10年と見通しています。

MTSカンパニーとの縁も、当初から技術力への確信から始まったわけではありませんでした。過去に子宮がん関連のデータ事業を共に手掛ける中で同社と初めて接したチョ社長は、何よりも社員たちの仕事への姿勢に注目しました。

彼は「同じ仕事でも、とりわけ頼もしくこなす人たちがいますが、MTSカンパニーの社員たちは本当に真心込めて働いているという印象を受けました」とし、「当初はあまり期待していませんでしたが、国家プロジェクトの3年目の中間結果を受け取った後、考えが完全に変わりました。その時からMTSカンパニーを中核的な開発パートナーと見なし、週次会議に直接参加するなど、本格的に協業を始めました」と振り返りました。

予測の領域へ向かう病理AI…6万件のデータが基盤です

チョ社長が最も重視している分野は「予測（Predict）AI」です。現在、医療AIの多くは、読影や計数など、医療従事者の反復的な業務を軽減する補助ツールに焦点を当てていますが、そこからさらに一歩前進すべきだと彼は考えています。

彼は「医師とAI企業が出会うと、最初に挙がる要望は『この作業が大変すぎるので、代わりにやってほしい』というものだ」とし、「反復業務や負担を軽減してくれるAIも必要だが、すべてのAIがそれだけを作る必要はない」と分析しました。

そのため、彼は国策プロジェクトの初期段階から、病理スライドだけでなく、患者の年齢・性別・病期・家族歴・治療歴、生存の有無までを追跡し、データを構築しました。患者1人の治療経過を確認するためにカルテを追跡するのに、2日もかかることもありました。こうして確保したデータは約6万件に上り、そのうち乳がんのデータだけで約2万件です。

チョ社長は、「生存している患者のスライドと、亡くなった患者のスライドを並べて見ても、私の目には何が違うのか分かりません」とし、「ところが、AIに学習させてみると、人間の目には見えない特徴の組み合わせから、確率的な違いが現れました」と説明しました。 さらに、「30年以上病理に携わってきましたが、スライドを見ただけではこの患者さんの運命を知ることはできませんでした」とし、「AIならそれができるだろうと考え、それが当初データを設計した時から抱いていた考えでした」と付け加えました。

MTSカンパニーは、乳がんなどの病理診断補助AIの承認を取得したのに続き、予後・治療反応を予測するAIの開発へと領域を広げています。卵巣がんでは相同組換え欠損（HRD）遺伝子検査の結果を、乳がんではリンパ節転移の有無を、病理画像だけで予測するモデルを開発しています。

HRD検査は、がん細胞の損傷したDNAを修復する機能に異常があるかどうかを確認する検査です。卵巣がん患者のPARP阻害剤などの治療戦略を決定する際に活用されていますが、検査費用が高く、結果が判明するまで数ヶ月ほどかかる点が課題として挙げられています。チョ社長は、これを病理画像だけでHRDの有無を予測するAIに置き換えることを目標としています。

チョ社長は、「従来のHRD検査は費用が高く、結果が出るまでにも時間がかかります」とし、「病理画像とHRD検査結果を学習させたところ、初期段階から85％以上の性能が得られました」と述べました。さらに、「一日も早く製品化し、卵巣がんで苦しむ患者さんに希望を与えたい」と付け加えました。

乳がんにおいては、病理画像のみを用いてリンパ節転移の有無を予測するAIを高度化しています。現在の精度は約78～79％の水準であり、これを80％以上に引き上げる作業を進めています。

「カラー病理AIがMTSの強み…DX→AX→PXを完成させる」

チョ社長が挙げるMTSカンパニーの核心的な競争力は、複雑なカラー病理画像を扱う能力です。CTなどの放射線画像は主にグレースケールで構成されていますが、病理画像はRGBと様々な染色組み合わせが重なり合うため、情報の次元がはるかに複雑になります。

同氏は、「病理画像は高次元方程式を解くことに似ている」とし、「MTSカンパニーは人員が多くないため、一人の担当者が最初から最後まで相当な部分を理解しながら開発を進めてきましたが、むしろこれが病理分野では強みとして作用しました」と評価しました。

さらに、「色を扱うAIは非常に特殊な領域だ」とし、「この技術を見逃さず、継続的に発展させて不動のリーダーにならなければなりません。MTSカンパニーは極めて優れた（excellent）技術を持っています」と自負しました。

チョ社長が目指す次の段階は、ロボットを融合させた「フィジカルAI」です。病理検査室では、手術検体を洗浄し、切断し、移送してスライド標本にする過程に、依然として多くの人手が投入されています。人が直接処理する過程で発生しうる検体の取り違えや誤りを減らし、標準化するために、フィジカルAIを導入するという構想です。

同氏は、「次は、誰が何と言おうとフィジカルAIです」とし、「デジタルトランスフォーメーション（DX）からAIトランスフォーメーション（AX）へと移行したのであれば、その次はフィジカルトランスフォーメーション（PX）です。DXからAX、さらにPXへと移行する段階まで完結させたい」と強調しました。

ただし、技術開発だけでは関連市場が開かれるわけではないと強調しました。チョ社長は、最大の障壁として規制と診療報酬を挙げました。許可を得たとしても、適正な診療報酬を受け取らなければ事業性が生まれにくいからです。

チョ社長は、「労働時間を基準に診療報酬を算定する場合、AIは読影を1秒で完了するため、適切な診療報酬を受け取ることは難しい」とし、「AI技術のコストと価値を診療報酬にどのように反映させるか、新たな基準から整備しなければならない」と指摘しました。

チョ社長が描く未来において、AIは病理医の仕事を奪う技術ではありません。反復的な業務はAIが担い、医療従事者はより精緻な判断に集中することで、共生する構造です。

同氏は、「予測が可能になれば、病理科は単に診断を行う場所ではなく、診断と治療を共に支援する科になることができる」とし、「さらには薬剤の選択に至るまで、病理科が解決策を提供できるようになれば、むしろ病理科の地位はさらに高まるだろう」と展望しました。