スケッチで画像検索が可能なAIシステムを開発：希少疾患なども効率的な検索が可能に－国立がん研究センターら－

国立がん研究センターは12月22日、医用画像をデータベースから検索するための新しい人工知能技術を開発したことを発表した。

同研究は、理化学研究所革新知能統合研究センターおよび東京大学先端科学技術研究センターとの共同で実施されたもの。結果の詳細は医学雑誌「Medical Image Analysis」に掲載されている。

CTやMRIなどによる医用画像検査は、がんをはじめとする多くの疾患における精密な診断・フォローアップに重要である。そのため病院に画像のデータが大量に蓄積されている一方で、画像内容に基づく効率的な検索手段が存在せず、データの有用性には限界があった。

（画像はリリースより）

今回開発した新しい画像検索の方法は、➀病変が存在する場所をテンプレートとなる画像シリーズから選択し、➁その画像上に病変の特徴をスケッチする、という二段階で情報を指定する。これにより、手元に類似の症例がない希少疾患などにおいても、大規模なデータベースから効率的に検索が可能となるという。

この検索技術によって、膨大に蓄積された過去の検査画像から、目の前の患者の診療に役立つ症例を短時間で検索できるようになり、精密な診断やフォローアップを行う上で大きな助けとなることが期待される。

参照元：
国立がん研究センター 研究トピックス

浅野理沙

東京大学薬学部→東京大学大学院薬学系研究科（修士）→京都大学大学院医学研究科（博士）→ポスドクを経て、製薬企業のメディカルに転職。2022年7月からオンコロに参加。医科学博士。オンコロジーをメインに、取材・コンテンツ作成を担当。

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