医師の知見を取り入れ、病変検出の根拠を説明できるAI（人工知能）アプリケーション――。これは、日立製作所が現在、開発を進めているAIによる画像診断技術である。
従来の読影医の知見に基づいた病変の判別とディープラーニングによる学習モデルの両方を融合し、画像診断の質と効率の向上を支援していく。「2018国際医用画像総合展（ITEM2018）」（2018年4月13～15日、パシフィコ横浜）で、そのコンセプトと今後の開発計画を紹介した。
日立が考えるAI技術を活用した画像診断支援ソリューション「DI×AI」（Diagnostic Imaging with Artificial Intelligence）は、「ハイブリッド・ラーニング」を開発コンセプトとしている。ハイブリッド・ラーニングとは、医師の知見に基づいて病変の特徴量を抽出するルールベース手法と、AI技術のディープラーニングを融合・進化させた独自の技術だという。
ハイブリッド・ラーニングの特徴として、担当者は次の3点を説明する。第1に、病変を自動的に検出する学習モデルに、医師の知見をベースにした病変の特徴量を取り込むことによって、比較的少ない画像データでも高い病変の検出精度が期待できる。
第2は、出力根拠がブラックボックス化するというディープラーニングの課題を解決できる可能性がある点。「医師の知見を取り入れることによって、病変がなぜ検出されたか説明できるようになる」（説明担当者）というわけだ。
第3は、第1に関連して、十分な量の教師データの収集が困難な症例への対応が期待される点だという。
ハイブリッド・ラーニングによる画像診断支援への取り組みは、肺がんをはじめ、脳疾患、ロコモティブシンドローム解析などでアプリケーションを開発中である。今後、乳がんや認知症などの診断支援も対象に進めていくという。
