画像診断における人工知能の応用と超音波AIの開発

近年，社会機能の種々の場面で人工知能（artificial intelligence：AI）を導入する試みがなされている．医療においても，医療従事者の負担軽減や見逃し防止を目的としてAI診断の導入が始まっており，内視鏡検査のAI診断補助，胸部レントゲンの病変スクリーニング，病理検査のAI遠隔診断など，既に実用化，あるいは実用化が近いものが出てきている．加えて，病変検出や診断のみならず，治療法選択などの疾患マネージメントを視野に入れた報告もなされている．画像診断支援はAIに親和性の高い分野であり，本邦でも重点的にAI開発がなされるべき分野として，日本医療研究開発機構の臨床研究等ICT基盤構築・人...

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Published in肝臓 Vol. 61; no. 12; pp. 623 - 636
Main Authors 工藤, 正俊, 西田, 直生志
Format Journal Article
LanguageJapanese
Published 一般社団法人　日本肝臓学会 01.12.2020
Subjects
データベース
人工知能
物体検出
畳み込みニューラルネットワーク
超音波診断
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ISSN0451-4203
1881-3593
DOI10.2957/kanzo.61.623

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Summary:近年，社会機能の種々の場面で人工知能（artificial intelligence：AI）を導入する試みがなされている．医療においても，医療従事者の負担軽減や見逃し防止を目的としてAI診断の導入が始まっており，内視鏡検査のAI診断補助，胸部レントゲンの病変スクリーニング，病理検査のAI遠隔診断など，既に実用化，あるいは実用化が近いものが出てきている．加えて，病変検出や診断のみならず，治療法選択などの疾患マネージメントを視野に入れた報告もなされている．画像診断支援はAIに親和性の高い分野であり，本邦でも重点的にAI開発がなされるべき分野として，日本医療研究開発機構の臨床研究等ICT基盤構築・人工知能実装研究事業の枠組みでの大規模なデータベース構築とAI開発が進んでいる．一方，超音波分野のAI開発に関しては，画像データの取得に際して術者依存性が高いこと，機器ベンダーや機種が多く，さらに画質パラメータが複数あるなど，画像の多様性が高く，データベース構築やAI開発に際してのハードルとなっている．本稿では，医療分野での画像診断領域AIの現状を概説し，特に超音波AIにフォーカスして，その特有の問題点を取り上げ，近未来の超音波AI支援システム展開において取り組むべき課題を述べる．
ISSN:0451-4203
1881-3593
DOI:10.2957/kanzo.61.623