病気の多様性や医師の潜在的疲労による臨床意思決定の質低下を防ぐため、Computer Vision ≒ AIによって医⽤画像を解析する研究分野です。 ＊ Computer Vision = コンピュータでデジタル画像・動画を解析する研究分野 まだ実際の導⼊事例は少ないものの、近い将来広く普及すると言われています。た … 現在、AI医療診断を行う機器は医療機関による臨床試験段階のものが多いが、がんの有無を調べる画像診断で正答率を上げるなどの成果が出ている。 医用画像診断等におけるAI(Artificial Intelligence)技術の発展や、国における法制度整備の現状、今後のさらなる発展の見通しについてレポートします。 AI技術が医療現場にもたらす未来｜インダストリー：ライフサイエンス・ヘルスケア／ヘルスケア｜デロイト トーマツ グループ｜Deloitte 医師が画像診断するときに使う「PACS（医療用画像管理システム）」や「読影ビューアー」のメーカーが、新型コロナ対策でソフト開発を加速させ、普及を後押ししているからだ。 国立がん研究センター 中央病院に蓄積される1万病変以上の早期大腸がんおよび前がん病変の内視鏡画像をAIに学習させ、典型例だけでなく非典型例も検出できる大腸内視鏡用のAI診断支援医療機器ソフトウェア「WISE VISION 内視鏡画像解析AI」を開発し、医療機器として承認されました。 製造業や金融、農業にいたるまで、多くの分野でAI活用が進んでいる。医療分野も例外ではない。高齢化が進み、医療費の増加や介護の人手不足が叫ばれるなか、どのようにAIは医療の現場で活用されるのか？, 本稿では、医師の診断サポートから予防医療、介護まで、医療分野でAIが活用されている事例を紹介する。, 株式会社エムネスは医師の画像診断をサポートするAIを開発している。アルツハイマーや脳動脈瘤の疑いがどのくらいあるか、AIが画像の特徴から分析し、医師に伝える。画像から脳の体積を推定し、脳の収縮についてもAIなら画像からわかるのだという。, エムネスの画像診断システムはクラウドとつながっているため、遠隔の医師が画像診断することも可能。医師が不足する地方や発展途上国での活用が広がっており、医療格差の是正に一役買いそうだ。, 関連記事：開催中のグローバルAIサミット「AI/SUM（アイサム）」注目企業をピックアップ, 医療費を含む社会保障関係費は年々増加傾向にある。そんななか、注目されているのが予防医療だ。, SOMPOホールディングスグループと東芝グループが共同で、生活習慣病リスク予測AIを開発した。東芝グループが持つ工場機器の故障予測で使われる「時系列分析」のノウハウを生かし、病気の発症確率を予想する。生活習慣病リスクや健康保険組合が必要な予算まで予測可能だという。, 2018年度、介護報酬の改定があり、見守り機器を導入することで、関連施設の夜間駐在の人員削減が可能になった。この介護報酬改定を受け、医療施設における見守り機器の需要が増えている。, 凸版印刷は、医療施設内でも、とくに見守りが行き届きにくい個室における見守りサービスを開発した。, ワイヤレス医療機器などに使用される既存の通信帯域と異なる帯域での通信を用いるため、診療や看護に支障をきたさず電波干渉を防げる。医療施設内での導入に適しているという。, 関連記事：【AI × 介護】凸版印刷が医療施設内での見守りサービスを開発。外から把握が難しい個室内の状況を検知する, ボストン小児病院の研究者が、従来をさらに上回る精度でインフルエンザの発生を追跡、予測できるアプローチを発表した。, 「ARGONet」と呼ばれる新しいアプローチでは、従来のインフルエンザレポートよりも1週間早く、かつアメリカ全土の州レベルでレポート作成を可能したとのこと。, Babylon Healthは、利用者がAI搭載型チャットボットに症状を伝えると、症状を即座に分析し、適切な医療診断をしてくれるスマートフォン向けアプリを提供している。, なんとBabylon Healthが開発したAIドクターは、実際に一般の開業医が受けるテストで人間の医師の平均スコアを上回ったという。診断結果により、在宅勤務の医師とのビデオ面談の推奨、医療機関での診察予約までしてくれる。, 医療機関での待ち時間の削減だけでなく、医師が不足する新興国での医療にも活用できそうだ。, 機械学習を用いて、爪の動きから健康状態や病気の進行具合を分析するネイル型センサーをIBMが発表した。, 爪の曲がり具合や動き、握力を測り、パーキンソン病患者の投薬の影響や総合失調症患者の症状、心血管など個人の健康状態を分析可能だ。, 日常生活で継続的に患者の病状や健康状態を観測することで、患者の状態の把握や病気の発見に役立てられるという。, 関連記事：【IoT × AI】爪から患者の病状・健康状態を分析するネイル型デバイスをIBMが開発, アナログとデジタルを行き来するハイブリッドマーケター。フィンランドで経済学の研究、大手電子部品メーカーの販促企画職を経て、レッジへ。農業 × AIなど、社会課題を最新テクノロジーで解決することに大きな関心を持つ。, SBI AntWorks Asiaに聞く「業務の自動化やデジタル化、進められず悩む企業への解決策」とは, 法人向けAI・データ活用人材研修カリキュラムのご案内｜基礎から実践的内容までオンラインで学べる, データサイエンティスト向け無料オンラインイベント「Da-nce Conference」開催中, 日本HPとレッジが共催するAIカンファレンス「THE AI powered by 日本HP」1/18からオンラインで開催, 【AI医療事例6選】診断サポートから予防医療、介護まで。医療現場にどう浸透するか？, 【AI × 介護】凸版印刷が医療施設内での見守りサービスを開発。外から把握が難しい個室内の状況を検知する, 【IoT × AI】爪から患者の病状・健康状態を分析するネイル型デバイスをIBMが開発. 医療業界へのai活用事例①日立の画像診断装置 . 画像診断支援、3.診断・治療支援、4.医薬品開発、5. AI（Artificial Intelligence）は文字通り「人工の知能」を意味するが、その定義は研究者ごとに異なりあやふやなものだ。大まかに言えば、人類が行ってきた論理思考をコンピュータ上に再現するプログラムということになる。これまでは一定のルール下でしか答えを出すことのできない、非常に限られた … 画像診断とAI（人工知能） 画像診断科 川 本 誠 一 Radiology and Artificial Intelligence Seiichi Kawamoto Key words： 人工知能，深層学習，コンピュータ支援検出／診断システム（CAD），画像診断, 精密放射線医学 Artificial Intelligence, Deep Learning, Computer aided/assisted 画像認識技術の進化により、機械学習による医用画像診断支援が可能に。 ダブルチェックやスクリーニングの手段として用いることで、医師の負担を大きく軽減し、診断精度の向上に寄与できるものと期待 … 画像や診療データなどを人間よりも格段に早く、正確に処理できるAIの導入には多くのメリットがある。. 大腸の内視鏡画像をAI（人工知能）で解析し、腫瘍かどうかをパーセンテージで医師に提示する大腸内視鏡診断支援ソフトウエア「EndoBRAIN（エンドブレイン）」を、オリンパスが2019年3月8日に国内で … 介護・認知症、6.手術支援のうち、現状のai（人工知能）がもっとも得意としている領域といえるのが、2の画像診断支援だろう。 # 概要 近年、X線・MRI・CTなどで撮影された医用画像の処理・解析技術は、放射線診断や治療などにおいて重要になってきています。本イベントではアカデミアや臨床現場でご活躍の先生方にご登壇頂き、「最先端医療xAI」をテーマにMeet Upを開催いたします。 aiによる画像診断支援に向けた 研究の進捗状況について 国立研究開発法人 日本医療研究開発機構（amed） 理事長末松誠 aiの導入は、①ゲノム医療、②画像診断、③診断・治療、④医薬品の開発、⑤介護・認知症、⑥手術の6つの分野で推奨されている AIを医療分野に導入する際に注意すべき規制は、①「医療機器」に関する規制、②医業に関する規制、③個人情報保護法の3つである 湯地先生が、まず教えてくれたのは、米国の事例だ。特定の疾病に限るが、現実はある意味、『スタートレック』より進んでいる。2018年4月、米国の食品医薬品局（FDA）は、自律型人工知能（autonomous AI）による初期糖尿病性網膜症の自動診断システム「IDx-DR」を医療機器として承認した。医師なしにAIが「診断」を下すシステムが、ついに米国で初めて正式に認可されたのだという。 このAIは、IDx Technologiesという … 国立がん研究センター中央病院に蓄積される1万病変以上の早期大腸がん及び前がん病変の内視鏡画像をaiに学習させ、典型例だけでなく非典型例も検出できる大腸内視鏡用のai診断支援医療機器ソフトウェア「wise vision 内視鏡画像解析ai」を開発し、医療機器として承認されました。 ゲノム医療、2. 医用画像診断を支援する人工知能（ai）ソフトへの期待が高まる中、クラウド経由でソフトを提供するプラットフォーム（基盤）を医療機器メーカーなどが次々と整備している。だが、すでに「乱立」状態 … 頭部や腹部などの画像から病気の診断を行うための画像診断装置は、日々技術が向上していますよね。しかしながら、その画像をみて診断を下す読影医が不足しています。 国立がん研究センターは本日（1月12日）、同センターと日本電気（NEC）が共同開発した大腸内視鏡用の人工知能（AI）診断支援医療機器ソフトウェア「WISE VISION 内視鏡画像解析AI」が医療機器として昨年（2020年）11月30日に承認されたことを発表した。 1章 aiを活用した医療用システムの出現と課題 2章 ai技術の現状 2.1 機械学習 2.2 深層学習 2.3 ビッグデータと大規模計算環境によるai精度の向上 3章 ai医療システムのレギュラトリーサイエンス 3.1 ai医療システムの特徴 3.2 aiの臨床的位置づけと利用形態 新型コロナウイルス対策を契機に、人工知能（AI）を使った画像診断支援ソフトウエアの医療現場への導入が進みそうだ。医師が画像診断するときに使う「PACS（医療用画像管理システム）」や「読影ビューアー」のメーカーが、新型コロナ対策でソフト開発を加速させ、普及を後押ししているからだ。, 例えばPACSの国内シェアトップの富士フイルムは2020年5月、新型コロナ肺炎などの間質性肺炎の胸部CT画像診断を支援するソフトについて、神奈川県立循環器呼吸器病センターと共同研究を始めた。新型コロナ患者の胸部コンピューター断層撮影装置（CT）画像を評価するなどしている。, 同ソフトはもともと2019年4月に京都大学との共同研究で開発したものだ。深層学習を使っていて、CT画像から間質性肺炎の重症度を定量的に評価したり、症状の所見などを分類して表示したりする機能を備えている。医療機関から、新型コロナ向けに使いたいという問い合わせがあったことから、富士フイルムは新型コロナ肺炎で特徴的に見られる「淡いすりガラス陰影」を表示するように改良して提供しているという。, 同社は今後、京都大学とも共同研究を進める。計100例ほどの症例を検証し、診断支援などでの有効性を確認して、厚生労働省に承認申請する予定だ。, AI画像診断支援ソフトの普及を阻んできた壁の1つは法規制だった。同ソフトを医療機関で使うためには、医薬品医療機器等法に基づいた製造販売承認を受ける必要がある。これまで承認を受けたAI画像診断支援ソフトは数件あるだけだ。, ただこうした壁が崩れようとしている。承認のための審査には半年以上かかるのがこれまでの通例だったが、厚労省は2020年4月13日に新型コロナ関連の医薬品や医療機器などの承認審査を優先するとの事務連絡を発出した。, 例えば新型コロナに関連して胸部CT画像から肺炎を検出するAI画像診断支援ソフトは、申請からわずか3週間余りで承認された。2020年6月3日のことだ。同ソフトは、中国のAIスタートアップであるインファービジョンが開発し、日本のCESデカルトが製造販売を担う。, さらに、新型コロナによる肺炎を胸部CT画像から検出するソフトについて、2020年6月初めにエムスリーが製造販売承認を申請している。6月中に承認される見通しだ。同ソフトは中国のアリババ集団が開発したAIを使っている。, Withコロナ時代に生き残るための優先課題。デジタル化で解決すべき重要なテーマ。DXで成果を上げるための具体策…。独自調査と先進企業・有識者への徹底取材により、Withコロナ時代のDX実態・課題をあぶり出し、DXで成果を上げるための要諦を明らかにします。, 2021年 2月 1 日（月） 13：00～17：40、2021年 2月 8 日（月） 13：00～17：40. Copyright © Nikkei Business Publications, Inc. All Rights Reserved. 視聴無料の夕方セミナー「DIGITAL Foresight 2020-2021 winter」開催中！. Business Insider Intelligence. 医用画像ai分析の効果. 人工知能（Artificial Intelligence, AI）の技術は、翻訳から自動運転に至るまでさまざまな分野で利用されています。そして近年では、AIの持つ高い可能性を医療に応用するための研究が盛んに行われています。 しかし、現在のAI技術の主流であるディープラーニング（深層学習）では、学習にビッグデータを必要とするため、医師の診断情報が付いた大量の医療画像をどのように集めるかが、実用化に向けた課題となっていました。 … 医用画像ai分析の効果3つを下にまとめていきました。 検査時間を大幅に削減; 医師の画像比較作業の負担を軽減; 見落としリスクを削減; 医師が画像分析した方が信頼できる、と考えている方がいるかもしれません。 以上の事例からわかるのは、「画像診断」「過去の論文との照合」「データの整理・入力」といった多くの医療データを扱う業務にAIが適しているということです。 最近ではコンピュータや画像診断装置の高性能化もあいまって、高品質の画像データがいち早く取得できるようになっています。また、患者数の増加などを要因として、医療現場での業務量が増大していることも見逃せません。 医療現場での適切な診断・治療を推進するためにもAI技術を導入し、労力がかかっている業務の効率化を図らなけれ … 医師の負担軽減、診断ミスの防止、そして医療従事者により良い仕事してもらうためのサポート などがその例だ。. 図1　富士フイルムの画像診断支援AI技術へのアプローチ (1)臓器認識AIは，全身の各臓器およびその副構造を病態に依らず正確に認識する技術で，その後の検出・鑑別や所見作成のフローのベースとなり，性能を左右するキー領域である。 医療分野でのai活用が進んでいる。高齢化が進み、医療費の増加や介護の人手不足が叫ばれるなか、aiはどのように医療の現場で活用されるのか？医師の画像診断サポートや予防医療、インフルエンザ予測、介護まで、医療分野でaiが浸透している事例を厳選して紹介する。 医療の現場にもaiの導入が始まっています。なかでも画像診断は、 aiの恩恵を享受できる分野として期待が高まっています。 画像診断とaiの関係に詳しい、 東京慈恵会医科大学准教授の中田典生さんに、画像診断の現状や将来像について教えていただきました。 日本ではX線CT装置やMRIの普及率が高く、医療画像が豊富なため、AIによる画像解析の参入障壁は低いといわれています。 たとえば、医療現場で撮影された膨大な量の画像を機械学習させ、がんを検出する画像解析AIや、医師の診断支援や治療方針の判断支援をさせる分析支援AIなどの活用が進んでいます。 膨大な量の臨床データを学習させたAIが、医療診断や治療計画に役立っているのです。 病院での診断・治療プロセスを劇的に向上させる潜在力を持つAIが、医療診断に大きなインパクトを与えている。. 今、医療分野の人工知能（ai）開発は花盛りだ。放射線、病理画像、臨床検査データをはじめとするさまざまな分野で、人工知能診断支援への取り組みが始まっている。1時間で数千枚読影する内視鏡医｢見落とし怖い｣この9月、内視鏡画像の人工知能による診断 aiの医療分野での具体的な貢献が始まっています。画像診断における読影技術や精神疾患の予測診療、過疎・僻地の総合臨床支援など3つの事例をもとに、aiがもたらす未来の医療を考察します。 eirl（エイル）は、ct, mri, 病理画像などの医療画像を中心に多様な医療ビックデータを活用し、独自の人工知能(ai)アルゴリズムで医療画像診断支援技術を研究開発しています。医療機器としての承認をめざし、高効率で高精度な医療診断支援技術の普及を進めます。 ポイント. 読影医の不足問題 . 診断の支援等を行う医療機器プログラムの審査上の論点 （臨床意義を踏まえた評価、実試験との相関等）をまとめ たガイダンスを公表（平成28年3月） 画像診断機器メーカー等とaiの活用に関する意見交換会 を実施。引き続き実施予定。（平成28年12月～） 4．医療におけるai技術の活用 医学文献検索，医療画像診断，診療経過や予後予測，治 療機器の自動制御などai技術が医療で活用される可能性 のある領域は多い。たとえば，膨大な医学文献から遺伝子 変異，表現型，医薬品候補との関係知識を知識データベー ai（人工知能）の研究開発もビジネス活用も日本より一歩進んでいる米国と中国、そのai先進国の実力をリポートする特集の第1回。300を超える中国の医療機関では既に、aiによる医療画像診断支援システムの活用が進んでいる。システムを提供しているのは、aiスタートアップ企業のinfervisionだ。 厚生労働省が「保健医療分野におけるai活用推進懇談会」で挙げている6つの重点領域、1.