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動画

AIの医療応用、画像や自然言語解析が医師の診断を支援

日本IBM

2017/08/17

資料の紹介

昨今の人工知能(AI)ブームは、豊富なコンピューティング資源を使って機械学習やディープラーニング(深層学習)を用いた技術革新にある。その最も得意とする適用領域が、画像や映像認識、音声認識、文字・言語認識、行動認識などである。医療領域におけるAIを応用した臨床研究でも、画像や音声、行動などに関する認識・解析技術を用いたものが多く、画像や自然言語を理解・学習し診断など人間の意思決定を支援することを目指しているのだ。

なかでも放射線画像や病理画像にAIを適用して、診断精度を上げようという試みは数多く見られる。例えば、皮膚疾患の臨床画像をディープラーニングで学習し、メラノーマなどの皮膚がんをはじめとする皮膚腫瘍を高精度に判別できる画像認識モデルの開発が進められている。また、映像や音声、表情認識・解析、自然言語解析などによる例としては、診察時の患者の表情やしぐさ、声を定量的に分析してうつ病の重症度を評価したり、電子カルテの記載内容から統合失調症患者の入院期間や再発リスクを予測したりする臨床研究も行われている。こうした研究は、大学病院などの臨床研究グループとAI開発ベンチャーを含むメーカーの産学共同で積極的に進められている。

また、機械学習やディープラーニングのさまざまなアルゴリズムがライブラリーとして公開され、豊富なコンピューティング資源とともに利用できるようになったことも、こうした研究が活発化している要因として挙げられる。

本動画は、ディープラーニング・フレームワークを用いた画像処理によるがん細胞検出のデモである。大量の病理画像を読み込ませ、モデル作成や学習の実行をGUI上で簡単に操作。その後、検査画像を読み込ませると、がんが疑われる該当箇所が示される様子がご覧いただける。ツールとしては、IBM Spectrum Conductor for Spark が活用されている。

*当動画はディープラーニングを活用した画像診断のユースケースイメージを示すことを目的に作成されたものであり、医療的見地からの監修の元に作成されたものではありません。

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