AI（教師あり学習）を活用して心臓病理診断を標準化し、専門家同様の診断が可能となるような診断補助システムを構築し、希少心筋症を効率よく抽出し適切な診断に至る医療体制作りを構築するために、分担研究者所属施設から、主要心筋疾患患者の心臓病理組織を収集し、高解像度画像を取得した。これに専門医がannotationを行い、教師データとして用いて心筋疾患AI解析システムの開発を行った。AI解析システムは４つの自動分析アルゴリズムを連結したものから成り、一部のアルゴリズムでは診断正答率を向上させるために、病理画像に加えて心エコー画像計測データを入力し統合解析を行うアルゴリズムを採用した。これらを連結して、自動診断システムを構築し、画像入出力のためのインターフェイスも併せて開発し、プロトタイプシステムの開発を終えた。今後、本システムの改良を進める予定である。このシステムを実臨床に用いることにより、心筋病理診断システムが自動化・標準化できるとともに、希少・分類不能心筋症をより効果的に抽出し、医療の最適化に資するものと期待される。またAI（教師無し学習）による98例の心筋組織を用いた検討では、病理学的特徴のみで組織がサブグループに分類され、今後新たな分類方法を提唱するための基礎的検討を行うことができた。