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AIで皮膚がんの診断支援、京セラと筑波大

ディープラーニングで画像解析、3年後に実用化へ

2017/07/28 14:00
大下 淳一=日経デジタルヘルス

 京セラコミュニケーションシステムと筑波大学は2017年7月26日、AI(人工知能)を活用した皮膚疾患診断支援システムの共同研究を開始したと発表した(ニュースリリース)。3年後の実用化を目指し、将来は2000種類以上の皮膚疾患を判別できるシステムの実現を狙う。

 共同研究では、皮膚疾患の臨床画像をディープラーニング(深層学習)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を開発する。さらに、それ以外の疾患にも適用範囲を拡大し、皮膚疾患全般の診断を支援できるシステムにする。これらのシステムを通じ、皮膚科専門医の診療を支援するほか、専門医が不足しがちな地方の医療現場などに向けて、デジタルカメラやスマートフォンで撮影した画像でも診断をサポートできる簡易型診断支援システムも構築可能という。

開発するシステムの概要
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 京セラコミュニケーションシステムは画像認識モデル作成サービス「Labellio」を提供するとともに、画像認識システムに関する知見を生かしてシステムを開発する。Labellioはディープラーニングによる画像認識モデルを簡単に作成できるクラウドサービス。利用者は、用意した画像をLabellioにアップロードするだけで画像認識モデルを作成できる。

 筑波大学からは、医学医療系皮膚科教授の藤本学氏と同講師の藤澤康弘氏が参加する。筑波大学附属病院皮膚科で蓄積した2万枚を超える臨床画像を、AIの機械学習に用いる教師データとして提供する。皮膚疾患診断支援システムの精度評価や、医療現場における適応性の評価も担う。

 厚生労働省の「保健医療分野におけるAI活用推進懇談会」では、AIの活用が想定される領域として皮膚疾患の画像診断が挙げられている。皮膚疾患は臨床像から診断することが多いため、医師の経験により診断の精度が大きく左右されると言われる。皮膚疾患のAIによる診断支援技術の開発は各方面で盛んになっており、例えばカシオ計算機は画像処理技術やAIを用いた皮膚疾患診断支援システムを開発中だ(関連記事)。

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