1|2AI技術と医療分野の関わりを4つの段階に分けて検討AIの活用という意味で、自動運転技術とならび注目を集めているのが医療分野だ。CTやMRIなどの診断画像から、熟練の医師でも分からない病変をAIが見つけ出す事例などが多数報告されている。話題になっているこれらのAI診断は、薬機法などで制限されており医療機関では実施できないのが実情だ。「AIによる自動診断は臨床研究として米国を中心に進んでいる。これらはディープラーニング(深層学習)を用いているが、日本人のデータを使って学習しなければ日本人の診断には使えない。これらについては政府などと調整を取りながら、ワーキンググループを作るなどして着実に取り組みを進めている」(森氏)という。シーメンスヘルスケアは、AI技術と医療分野の関わりについて4つの段階に分けて検討している。第1段階は装置の性能向上で、操作手順の自動化や装置内での処理の最適化などに用いることになる。第2段階は診断画像の解析であり、AIが診断までを行うのではなく、画像読影を支援したるする機能だ。第3段階では、患者個人のさまざまなデータをデジタル化して“デジタルツイン”を作成する。第4段階は、患者の集団を対象にしたヘルスケアの実践になる。出典:シーメンスヘルスケア森氏は「シーメンスヘルスケアは医療機器メーカーというイメージが強いかもしれないが、ドイツのインダストリー4.0をけん引するシーメンスの中で医療のデジタル化を推進してきた。医療分野のAIについても長い経験と実績がある」と強調する。出典:シーメンスヘルスケアその実用化事例になるのがAIベースの画像解析技術「AutoLabeling」だ。CTやMRIの画像で見える頸椎の椎体のそれぞれに、何番目の椎体であるかを自動でラベリングしてくれる。アキシャル、サジタル、コロナルなどどの画像でもラベリングされるので、常にどの椎体を見ているかが把握できる。Camera」は、AIを搭載することにより患者の寝ている向きや体型、大きさや厚さなどを自動で認識できる。出典:シーメンスヘルスケア「医療分野におけるAIは自動診断だけではない。これらの解析を助ける機能をブラッシュアップして、順次製品に組み込んでいくことになるだろう」(森氏)としている。Healthcareが、AIプラットフォーム導入のために米NVIDIAと10年間のパートナーシップを締結した。エッジやクラウドを通じて展開されるデジタル画像処理高速化に向けて米Intelとの提携拡大を発表した。心疾患患者の再入院リスクをAIで高精度に予測、医療費削減に日立製作所は、AI(人工知能)技術を用いて、心疾患の入院患者が退院後30日以内に再入院するリスクを高精度に予測することに成功した。AIが再入院リスクの根拠を提示するとともに、患者の再入院リスクを高精度に予測できることを確認した。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。競争は絶滅戦争に近い」、シーメンスはサービスに重点シーメンスヘルスケアは、主力のCTやMRIといった診断装置事業について、単体製品の販売から、ソリューション提案やコンサルティングを含めたサービスに力点を移す方針。体外診断薬を用いた検査事業にも注力するという。中心に医療情報のビッグデータを扱うクラウドサービス「teamplay」を紹介した。情報を取得し、クラウドにビッグデータとして集約できる。CT検査のワークフローにおける“常識”を打ち破る「業界初」(同社)の製品だという。SNSfacebooktwitterITmediaはアイティメディア株式会社の登録商標です。