ドクターネット、東大発ベンチャーと画像診断技術の開発・事業化で提携

ドクターネットは、深層学習(ディープラーニング)技術を用いた医療画像診断技術の開発と事業化について、東京大学発のベンチャー企業PKSHA Technology(パークシャテクノロジー)と事業提携契約を締結した。

画像診断レポートデータベースを有するドクターネットの画像データ(ラベル付教師データ)と、PKSHA Technologyの深層学習技術を組み合わせ、深層学習技術を用いてレントゲン検査やCT検査、MRI検査における画像診断をサポートするアルゴリズムの設計を促進する。さらに、人工知能分野の深層学習技術を用いた診断アシストツールの開発と事業化を進める。

放射線科医は現在慢性的に不足しており、常勤の放射線科医がいない病院では、ドクターネットなどを中心に遠隔読影が行われるケースが多い。この遠隔読影では、外部の専門医が画像診断を行い、レポートを病院に返していた。

深層学習技術を用いれば、病変を自動抽出し、人の目による見落としを防ぐことが期待出来る。

過去の画像に対する放射線科医の診断結果等をもとに、必要な情報を集約・抽出し、医療画像診断の品質を向上させることで、より質の高いレポートを迅速に届けることが出来るようになるだろう。

こうした機械学習システムを画像診断に取り入れる場合、「最終的には人に委ねる」仕組みがあると、医師側が取っ付き易い傾向にある。

FujifilmのSynapse Case Matchの様に、選択したROIに対して類似の症例をシステム側が「紹介」するソフトの場合、最終判断は医師側に委ねられるので、完全に病変を抽出してしまうCADよりもとっつき易いのかも知れない。

また、こうした機械学習はデータを持っているところが一番強い為、ビッグデータを持っている大手企業に有利に働くだろう。

今後、こうした診断支援ツールは更に増えていく。どのサービスが最終的に生き残っていくのか観測していきたい。

<参考URL>
レントゲン等の医療画像診断に人工知能の技術群を活用  ノーリツ鋼機グループのドクターネットが 東京大学発のベンチャー PKSHA Technologyと事業提携(@Press 2016/7/22)
深層学習を使った画像診断技術の開発へ ノーリツ鋼機グループのドクターネットが東大発ベンチャーと事業提携(日経デジタルヘルス 2016/7/26)

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