AIで皮膚疾患の診断サポートシステム、実用化に向けて筑波大と京セラが共同研究

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臨床画像を人工知能が分析して皮膚疾患の診断をサポートするシステムについて、京セラコミュニケーションシステムと筑波大の研究グループが実用化に向けた共同研究を開始します。

近年は人工知能を活用した画像認識の技術が進歩しており、各産業分野で実用化が進められています。

医療分野においてもAIを活用した診断法の開発が進められており、厚生労働省の「保健医療分野におけるAI活用推進懇談会」では皮膚病の画像診断がAIの活用領域として挙げられています。

これは、皮膚病の診断が臨床画像を用いて行われることが多く、診断の精度が医師の経験に大きく影響を受けることも理由となっています。

皮膚病は早期発見が重要であり、この15年で患者数が2倍に増加していることから、医師による診断を支援するAIを活用したシステムの実用化が求められています。

皮膚疾患診断サポートシステム

皮膚病の臨床画像をAIが分析して、メラノーマなどの皮膚がんなど複数の皮膚腫瘍を判別するシステムについて、京セラコミュニケーションシステムと筑波大の藤本学教授らの研究グループが共同研究をはじめます。

これまでに蓄積された臨床画像をディープラーニングで学習して高精度な画像認識モデルを開発します。

研究では、京セラコミュニケーションシステムの画像認識モデル作成サービス「Labellio」が利用されます。

学習用の画像は、筑波大付属病院で20年にわたって蓄積された2万枚を超える膨大な臨床画像データが用いられます。

共同研究は2018年3月まで実施し、3年後の実用化を予定しています。また、皮膚がん以外の皮膚病にも適用範囲を拡大していき、将来的には2000以上の皮膚疾患が判別できるシステムを目指します。

今回実用化を目指すシステムは、皮膚科の専門医の診療をサポートするほか、皮膚科専門医がいない医療過疎地や専用の機器をもたない環境においても、市販のデジタルカメラやスマートフォンの撮影画像で簡易の診断がサポートできるメリットがあります。

  • Labellio:専門知識や特別な環境を必要とせず、簡単にディープラーニングで画像認識モデルを作成できるクラウド型のサービス。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することができる。
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