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Features Business 2018.09.06

画像解析×AIで挑む医療のパラダイムシフト

効率化で医療の質向上を目指す、「iPS細胞の工業製品化」まで視野に。

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「今後、ますます医師の数が減っていく一方で、医療画像をはじめとする医療データは桁違いに増えていく」。この問題意識の下、医療画像解析の負担を軽減し、効率化を図るべく、技術開発に取り組んでいるベンチャー企業がある。東京大学発ベンチャーのエルピクセル(LPixel)である。ライフサイエンス(生命科学)領域における画像解析ソフト/システムに強みを持つ同社は、AI(人工知能)を活用することで、医療画像から高い精度で疾患を見つける仕組みづくりを目指す。

 社会の安心・安全、人の幸せに貢献できるAI活用。vol.3は、エルピクセルの取り組みと彼らが目指す社会像を紹介する。

21世紀は融合(フュージョン)によって進化する

 エルピクセルは2000年に前身の研究室が発足して以来、画像解析の分野でさまざまなパートナーと共同研究を続けてきた。国立がん研究センターは古くからのパートナーであり、現在も20サイトほどで共同研究を推進中だ。

 同社が初めてAIを活用したのは、2012年にオンラインジャーナル「Nature Communications」に発表した能動型学習ソフト「CARTA(Clustering-Aided Rapid Training Agent)」。生物医学画像データを自動分類できる点が特徴である。

 CARTAの主な適用分野として考えたのが「Radiomics(ラジオミクス)」だ。

 「Radiomicsは、Radiology(ラジオロジー、放射線医学)に研究を意味するomicsを付けた造語です。放射線画像、MRI(磁気共鳴断層撮影装置)、CT(コンピュータ断層撮影装置)といったそれぞれの画像解析だけでなく、それらを結びつけ、統合的に解析して新たな知見を生み出そうという研究です」(代表取締役の島原佑基氏)

 一般的に機械学習では教師データが多ければ多いほど分類精度が高くなる。これに対してCARTAは、機械学習ではあるものの、最小限の教師データで高い精度での分類を可能にする点が特徴。各種の画像を分類し、関連付けることで、病理診断や疾患の予測に結びつけていきたい。島原氏はこう話す。

病理診断にパラダイムシフトを起こす

 同社は2017年11月に発表したAIによる医療画像診断支援技術「EIRL(エイル)」で、さらに歩を進めた。EIRLの特徴を以下のような点だ。
  • 医師のダブルチェック、トリプルチェックによって品質が担保された学習データを使用
  • 学習データが少なくても効率的・高精度に学習する独自技術を活用
  • 主要な画像診断装置および撮影プロトコルで撮影した医療画像に対応
  • PACS(医療用画像管理)システムと連携可能
 EIRLの目的の一つは、全国にわずか5500人、医師全体の約2%しかいないとされる放射線診断医の画像診断を的確にサポートすること。結果として、医療画像の読影見逃し回避と業務負担の軽減につながる。
エルピクセル代表取締役の島原佑基氏

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