岩手医科大学、大動脈瘤の画像診断にAIを活用する実証実験

　岩手医科大学の附属病院は、地域の中核病院。医療画像診断を必要とする多くの患者に対応しており、画像から疾病を判断する放射線科医の負担軽減が課題になっている。そこで医療画像をAI（人工知能）で解析し疾病を同定できるようにする（図1）。

図1：AIを使った画像診断支援の画面例

　そのための実証実験として、大動脈瘤を対象にした画像分析に取り組む。岩手医科大学附属病院が持つ患者2万7000人分の医療画像データをAI画像診断エンジンで学習し、医療画像から大動脈瘤の同定および自動計測を実施する。

　併せて、診療ガイドラインに従った大動脈瘤の手術適応の可能性を提示する臨床意思決定支援システムの開発・検証も実施する。実証期間は2020年6月19日から2023年1月31日までを予定する。

　画像診断エンジンには、NTTデータが開発する仕組みを使う。医療画像を分析し、疾患の可能性のある個所を画像上とテキストで表示する。

　岩手医大とNTTデータは、実証実験の結果を踏まえ、2021年度中に実際の診断業務における医師の負担削減効果を検証する。並行して、大動脈瘤以外の疾病を検出・特定するアルゴリズムの開発と検証も実施する予定である。

　大動脈瘤は、超高齢化を迎える日本では社会問題になると予想されている。画像診断を専門とする放射線科医は、効率的に大動脈瘤を診断すること求められるようになるが、放射線科医は世界的に不足しているのが現状だ。