がんなどが疑われる部位を対象としたＣＴ画像から、状態を診断（読影）することは、その重要度がますます高まっているにもかかわらず、困難を極めている。 そこで注目されているのが "ＡＩ" による支援アプローチの活用だ。
◆ 参照 当誌過去の "画像診断 AI" 関連記事
(1) 脳卒中の原因となる脳の血管のコブ"脳動脈瘤"、"ＡＩ"が「確率９割超」で発見！／当誌 2017.04.26
(2) "AI"活用！がん患者一人ひとりに最適治療を提供する医療システムを開発！(国立がん研)／当誌 2016.12.06
(3) 乳がん検診、見直しを！定期検診:マンモグラフィーを受けていたのに進行がんが発覚！／当誌 2016.10.31
(4) "悪性度の高いがん"を見分ける造影剤(マンガンイオン)！東大など数年内実用化めざす！／当誌 2016.05.20
(5) "深夜の急患ＣＴ"/海外医師が"読影"！クラウドコンピューティング技術を見事に活用！／当誌 2014.03.24
今回注目する下記引用サイト記事 ： 富士通研究所 肺炎のＣＴ画像、ＡＩが診断支援／新聞社／2017.06.25 - 21:10 は、 ＜■富士通研究所 コンピューター断層撮影装置（ＣＴ）を使った検査で、医師による肺炎などの診断を人工知能（ＡＩ）で支援するシステムを開発した。過去の症例データから類似の画像を数秒で探し出し、医師に提示する。医師が診断するまでの時間を約10分と、現在の約６分の１に短縮できる見込み。2018年度以降の実用化を目指す＞ と報じている。
＜......対象としたのは、呼吸困難に陥る間質性肺炎や肺気腫など。断面画像からどの病気か判断するのは難しく、時間がかかる例も多いという。研究チームは、医師がＣＴ画像をもとに肺をいくつかの立体的な領域に分けて異常な陰影がないか見ているのに着目した。この手法をＡＩでも採用し、広島大学が持つ約３万枚のＣＴ画像データをＡＩに学習させた。
この結果、異常な領域を素早く高精度に見つけ出せるようになった。過去の症例の画像データを使った実験では、医師があらかじめ正解としていた症例を、ＡＩは約85％の割合で選ぶことができた＞ とある。
富士通研究所 肺炎のＣＴ画像、ＡＩが診断支援／新聞社／2017.06.25 - 21:10
■富士通研究所 コンピューター断層撮影装置（ＣＴ）を使った検査で、医師による肺炎などの診断を人工知能（ＡＩ）で支援するシステムを開発した。過去の症例データから類似の画像を数秒で探し出し、医師に提示する。医師が診断するまでの時間を約10分と、現在の約６分の１に短縮できる見込み。2018年度以降の実用化を目指す。
対象としたのは、呼吸困難に陥る間質性肺炎や肺気腫など。断面画像からどの病気か判断するのは難しく、時間がかかる例も多いという。研究チームは、医師がＣＴ画像をもとに肺をいくつかの立体的な領域に分けて異常な陰影がないか見ているのに着目した。この手法をＡＩでも採用し、広島大学が持つ約３万枚のＣＴ画像データをＡＩに学習させた。
この結果、異常な領域を素早く高精度に見つけ出せるようになった。過去の症例の画像データを使った実験では、医師があらかじめ正解としていた症例を、ＡＩは約85％の割合で選ぶことができた。
医療の診断で活用される "AI( ディープ・ラーニング )" の手法は、近年、その飛躍が目覚ましい。 ＜過去の症例データから類似の画像を数秒で探し出し、医師に提示する＞ というのが "典型的なわざ" かと思われる。 データの蓄積が、診断精度の向上につながって行く点も注目されよう...... (2017.06.27）
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