COVID-19肺炎、CT画像からAI解析する手法開発

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国立情報学研究所は、名古屋大学、順天堂大学、日本医学放射線学会などと共同で、新型コロナウイルス肺炎のCT画像をAI解析するためのプラットフォームを開発した。

AIを用いて胸部CT画像から判定

このプラットフォームは、人工知能技術（AI）を用いることで、胸部CT画像を入力すると、そのCT画像のCOVID-19肺炎典型度を判定できるようになったもの。また、この解析を可能とするために、炎症などによって肺の形状がCT画像上で非常に識別しづらいような場合でも、AIが的確に肺の形状を推定できる手法も実現しているという。

今回開発された手法を用いたCOVID-19肺炎が疑わしい症例とそうでない症例の識別において、令和2年8月時点83.3％程度の典型度識別性能を達成した。

3つの技術を開発

同研究では、炎症により肺領域の境界の識別が難しい症例でもAIが的確に識別する手法実現、肺領域内部の領域を障害の程度に応じて3つの領域に自動分類、胸部CT画像のCOVID-19肺炎典型度をAIが的確に判断の3つの技術開発に成功。それぞれの処理において、ニューラルネットワークやクラスタリングなどのAI/機械学習が用いられている。

研究の実施にあたっては、日本医学放射線学会、国立情報学研究所、ならびに、医用画像に関連する臨床学会が中心となって運用されている「医療ビッグデータ利活用を促進するクラウド基盤」を活用。全国の様々な臨床機関から収集されるデータベースとなっている同クラウドの特色が生かされ、また国家的な緊急課題への対処の際にも同クラウドやネットワークが有効であることが確かめられた結果となった。

また、NECの子会社であるNEC OncoImmunity（NECオンコイミュニティ、NOI）とノルウェーのオスロ大学病院（OUH）も、AIを使用する新型コロナの新たな診断方法で共同開発することを発表したばかり。同プロジェクトでは、新型コロナウイルス感染症に対して、既存の抗体検査を補完する新たなT細胞診断法の開発を行っていくという。

順天堂大学


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