AI技術を活用して「間質性肺炎」を高精度で診断する技術を富士フイルムが開発

人工知能(AI)の技術を活用して間質性肺炎の病変を高精度に自動で分類、定量化できる技術を、富士フイルムと京都大学が共同開発しました。富士フイルムは、医療機関向けのシステム上で画像診断支援機能として実用化することを目指しています。

間質性肺炎は、肺に炎症が生じて肺が硬くなる病気の総称です。肺には酸素を取り込み二酸化炭素を排出する「肺胞」がありますが、この肺胞に炎症や損傷が起こることで、肺胞の壁が厚くなることが原因となります。

間質性肺炎には、じん肺のように原因がわかっているものから、原因が不明で治療が困難な指定難病である「特発性間質性肺炎」までさまざまなものがあります。

特に、特発性間質性肺炎のなかでも「特発性肺線維症(IPF)」が最も多いとされています。

IPFの診断には胸部CT画像が利用されますが、複雑で多彩な所見がみられることが多く、発症の初期段階では病名を確定するのが難しいケースがあります。

そのため、医師がCT画像で病変の状態を目視によって比較しながら経過観察して病名を確定し、治療方法を選択していく場合があります。

しかしながら、IPFは病気の進行に従って病変の状態がしだいに変化していき、なかには「急性憎悪」と呼ばれる急激な病状の変化があるため、その予兆を早期に発見することが重要な病気です。

また、近年では肺が硬くなるスピードを抑える薬が市販されており、その治療効果を画像上で定量的に評価するシステムのニーズもまた高まっています。

AI技術を用いた診断支援技術

そこで富士フイルムは、京都大学の研究グループと共同研究を実施し、AI技術を活用したソフトウェアを開発しました。

このシステムは、CT画像から肺の7種類の病変性状を識別して自動で分類し、間質性肺炎の病変を定量化することが可能です。

また、肺における病変の分布や進行状態について詳細に確認ができるように、肺を12個の領域に分割して、その領域ごとに病変の容積と割合を表示します。

共同研究では、京都大学がもっている症例データにシステムを適用して、その識別性能の評価と改善のフィードバックを繰り返しました。さまざまな性状が取り得る画像パターンのバリエーションを分析して改良することで、高精度な識別性能をもつ技術が実現されました。

臨床応用の可能性

今回開発したシステムによって、間質性肺炎の画像診断の補助や、病状経過におけるCT画像の変化の定量値による評価、12の領域ごとにおける病変の評価が可能になります。

また、治療効果の客観的な判定や、新たな薬剤を使った治験における薬効評価指標への応用、そして間質性肺炎の病態の解明や予後予測といった臨床研究への応用もまた期待されています。

間質性肺炎に罹患した肺を高精度に自動抽出(富士フイルム)

緑色の部分が肺野。これらの画像を再構成して3D画像を作成することも可能。また、気管支や血管を高精度に自動抽出することもできる。

肺の 7 種類の病変性状を識別(富士フイルム)
同一患者の過去の検査画像と現在の検査画像を比較可能(富士フイルム)
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