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：2018国際医用画像総合展レポート（2/3 ページ）

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。

[翁長潤，MONOist]

富士フイルムメディカルがブランド名「REiLI」で展開

　富士フイルムメディカルは「Value from Innovation〜医療のいちばん近くから，次代を見つめる〜」をテーマとして、X線撮影装置を中心とするモダリティソリューションとPACS（医用画像管理システム）やRIS（放射線科情報システム）、診療支援システムなどのITソリューションを展示していた。

　富士フイルムは2018年4月、医療領域の画像解析に強みを持つエルピクセルと医療画像の診断支援に用いられるAI技術に関する協業に合意した。今後、エルピクセルが開発する診断支援AI技術を、富士フイルムの医用画像情報システムに搭載することを目指す。

　富士フイルムでは医療画像診断支援、医療現場のワークフロー支援、医療機器の保守サービスに活用できるAI技術の開発を進め、これらの領域で活用できるAI技術を「REiLI（レイリ）」というブランド名称で展開する予定。

　今回、参考出展されたREiLIは「臓器セグメンテーション」「コンピュータ支援診断（CAD）」「読影ワークフローの効率化」の3つの技術アプローチで構成される。

「REiLI」の概要（クリックで拡大） 出典：富士フイルムメディカル

　臓器セグメンテーションによる臓器の認識では、人ごとに異なる各臓器の正常な状態との差異を自動認識して検出し、解剖学的構造の把握を支援する。コンピュータ支援診断では、画像上の病変を自動的に検出し、見逃しリスクの低減につなげられる。

　疾患と思わしき病変はCADによって定量化され、読影時間の短縮や計測制度のばらつきを抑える効果が期待できる。さらに、そこで得られた情報はワークリストやレポートシステムに展開され、画像上で指定された病変からレポートに記載する所見文の案を自動的に生成するという。

　「検査画像の読影から診断、レポート作成の全体にわたってAI技術で支援して医師の負担を軽減することで、本来の診断業務にかけられる時間の創出を目指す。薬機法など法整備が整えば、できるだけ早く製品として市場に出したい」（富士フイルムメディカルの説明員）。

AIプラットフォーム「HealthSuite Insights」を展開するフィリップス

　「First Time Right」をテーマにブースを出展していたフィリップス・ジャパン。AIによる画像診断サポートだけでなく、医療従事者のワークフローを最適化するためのAI活用などにも注力しているという。

　例えば、グローバルで展開している「PerformanceBridge」は、画像診断装置の使用状況の情報を収集し、クラウドベースのダッシュボードである「PerformanceBridge Tool」で一目で確認できる。接続されたシステムの利用率や使用率、パフォーマンスなどの情報を提供して、トラフィックなどを学習して効率よく制御することを支援するサービスだ。

　また同社は、2018年3月にAIプラットフォームである「HealthSuite Insights（ヘルススイート・インサイト）」を発表している。このプラットフォームは、医療従事者、データサイエンティスト、ソフトウェア開発者がチームとなりAI開発を実施し、そこで開発されたサービスをクラウドを経由してマーケットプレースに公開して利用できるというものだ。

「HealthSuite Insights」のイメージ図（クリックで拡大） 出典：フィリップス・ジャパン

　同社は2018年5月、国立循環器病研究センターとともに、医師の診断や病気の予防を支援するAI技術を共同開発することを発表している。国立循環器病研究センターが持つ膨大なデータや医療機関の専門知識と、フィリップス・ジャパンの画像の処理技術や医療用AIとを組み合わせた新しいAIシステムを構築するという。