　EndoBRAINは、大腸内視鏡診断においてAIが前がん病変の腫瘍性ポリープと非腫瘍性ポリープを推測し、腫瘍の可能性を提示するソフトウェアだ。検査中に医師は、切除する必要のある腫瘍性ポリープか、切除する必要がない非腫瘍性ポリープかを判別する必要があり、同ソフトウェアが医師の病変の診断予測を補助する。

　AI分析には、機械学習の一つサポートベクターマシンと、オリンパスが開発した超拡大内視鏡「Endocyto（エンドサイト）」が撮影した高精細画像を利用し、大腸の内視鏡画像情報をコンピュータ処理することで、画像から腫瘍および非腫瘍の可能性をパーセンテージで出力する。Endocytoは520倍の拡大倍率を持ち、細胞レベルでの生体内観察が可能な画像を撮影できる。

　サポートベクターマシンは、事前に教師データとして学習させた腫瘍性ポリープか非腫瘍性ポリープかを識別した約6万の症例画像を基に、検査中の画像の鑑別を行う。臨床性能試験では、専門医に匹敵する正診率98％、感度97％の精度で識別できることを確認している。

　同月6日には、医薬品医療機器等法に基づき、クラス?・高度管理医療機器として承認を取得。今後、オリンパスと協業の上、販売を開始する予定だ。

｢EndoBRAIN｣の処理イメージ（クリックで拡大）出典：サイバネットシステム

「医療機器ニュース」バックナンバー

AIを活用したカプセル内視鏡画像診断、小腸粘膜傷害を高精度に自動検出
東京大学とAIメディカルサービスは、AIを活用し、小腸カプセル内視鏡画像からびらんやかいようなど、粘膜傷害を高精度で自動検出する内視鏡画像診断支援システムを開発した。
医療機器のAI活用で期待される画像診断支援、国のゴーサインはいつ出るのか
パシフィコ横浜で2018年4月13～15日に開催された「2018 国際医用画像総合展（ITEM2018）」。今回は、医療分野におけるAI（人工知能）技術に関する同イベントでの展示内容を中心に主要各社の取り組み状況を紹介する。
医療画像解析のAI活用は黎明期、今後は市場成長が急加速――エヌビディアのヘルスケア事業
エヌビディア本社よりヘルスケア事業バイスプレジデントのキンバリー・パウエル氏が来日し、同社が開発した医用画像診断のためのコンピューティングプラットフォームである「Project Clara」（Clara）について説明した。Claraは仮想GPU環境であり、「NVIDIA vGPU」の活用によるマルチユーザーアクセスが可能である。
AIが眼底写真による眼の病気診断を支援、眼科医の負担軽減
オウケイウェイヴと診エテック、慶應義塾大学は、眼科疾患の診断を支援するAIスクリーニングプログラムの開発を進めている。同プログラムを、眼科医師の業務負担軽減や、眼科のない自治体での診断に活用する。
深層学習で大腸ポリープを自動検知、従来のAIで検出困難なタイプも対応
昭和大学は、AI（人工知能）による大腸内視鏡検査支援システムを開発した。ディープラーニングを活用し、内視鏡の画面の中にポリープやがんが映っていた際に自動検知する。
放射線科の検査報告書をAIが読む、入院や手術、他科への診察依頼など助言
慶應義塾大学は、富士通と共同で診療支援のためのAI技術を開発した。医師の所見に機械学習を適用して、入院や手術、他科への依頼などの対応が必要な症例や治療の優先度を分類する技術だ。
AIによる早期胃がんの高精度な自動検出法を確立
理化学研究所は、AI（人工知能）を活用した、早期胃がんの高精度な自動検出法を確立した。早期胃がんの有無に加え、その領域まで自動で検出することに成功した。
がんプレシジョン医療にAIを活用、治療率が6倍に
がん研究会、がん研究所、FRONTEOヘルスケアは、最先端のゲノム解析技術とAI（人工知能）を用いて「がんプレシジョン医療」を実現するシステムの開発に向けた共同研究を開始する。現在、一般的で明確ながん治療法が当てはまらないがん患者の治療率は5％程度だが、共同研究により治療率を6倍の30％まで高められる可能性がある。