医療現場を支えるNTTデータのAI画像診断支援ソリューション

導入の背景と課題

放射線科医による診断を支援する仕組みが求められていた

選定ポイント

病院の実態に合わせてきめ細かくソリューションを改良していく

もともとNTTデータでは、米国の患者の医用画像データベースを活用し、AIによる画像認識技術を用いて臓器の異常を検出するアルゴリズムを構築、医療機関での実証実験を通じてAI画像診断ソリューションの原型となるプロダクトを完成させていた。

「そのような時期にNTTデータさんと話し合う機会がありました。議論を重ねる中で、当病院の患者様のニーズや医師のワークフローに合わせてAI画像診断ソリューションをカスタマイズできそうだとの確信が得られ、共同開発を決意しました。多くのベンダや研究者がAI画像診断に取り組んでいますが、NTTデータさんのAIは特に医師の診断効率化を目的にデザインされていることが特徴的であり、実用化に向けた取り組みをできるという期待を抱かせてくれました。そして2019年3月、米国、インドに続いて日本人の患者様にも適用できるかを確認するため、まずは腎臓を対象とするAI画像診断の実証実験をスタートしました」と、東医師はプロジェクトの出発点を振り返る。

宮崎大学の研究におけるAIは、NTTデータの米国のグループ会社であるNTT DATA Servicesの協力のもと、アメリカの約5,000人の患者のCT画像を使って多様な腎臓疾患の病態の特徴を学習させている。つまり、異常を検出する際に米国人患者のデータをもとに学習したアルゴリズムで診断を行う。そこでまず、このAIで宮崎大学医学部附属病院の日本人患者の腎臓をCTで検査・診断し、米国での実証実験と同等の精度で異常を自動検出できるか検証。さらに、同病院で様々なステージの腎癌を治療する患者にCT検査を実施し、対象とする病態が「癌である」と検出できる精度の検証も試みた。

プロジェクトの内容

医療とITのプロフェッショナルが、リソースを駆使してグローバルに連携

導入効果・今後の展開

異常の検出から、病変の性質や病名まで特定できるソリューションへ

宮崎大学医学部附属病院での約6カ月にわたる実証実験の結果を受け、東医師は「日本の患者様の画像診断でも、AIが予想以上の精度で腎臓の様々な異常を検出しており、今後に期待が持てると感じました」と肯定的な見解を述べている。腎癌、腎臓結石、水腎症などの疾病から、嚢胞や良性腫瘍に至るまでの様々な異常を、米国人の患者を対象とした実証実験と同等の精度で検出できることが実証された。一連の結果から、AI画像診断支援ソリューションは人種や生活環境の異なる複数の国や地域の患者に適用できることが確認されたといえる。

また、腎臓における癌の診断精度についても、全体の正解率は89.00％という水準に達している。見逃しの少ないことを示す「感度」は82.00％、健康な人を誤って癌と判定することの低さを示す「特異度」は95.00％、癌と判定した人が真に癌であった確率を示す「適合率」は94.60％という結果が得られ、診断精度の高さが確認されている。

東医師はプロジェクトの展望を次のように語る。「現時点におけるAI画像診断は基本的には “異常があることを検出する”レベルに止まっていますが、今後の目標として、画像から病変の性質や種類、広がりの程度までをきめ細かく見分けられるようにしていきたいですね。AIによって病名を特定することが可能になれば、患者様にとって早期発見という意味でより有益であり、放射線科医の診断負担を大きく軽減できます。また、見落としリスクの軽減にもつながると思います」。

例えば、画像診断の段階で腫瘍の良性・悪性などの性質が予測できれば、放射線科医が主治医に術前情報として伝えることで、患者への適切な説明や手術アプローチの決定、質の高い術後フォローが可能となる。「最終的には、全身検査に対応できるAI画像診断を目指したい。これが実現すれば、AIと協力しながら医師がより迅速・的確な診断が下せるようになり、急性期の医療と予防医療の両面で患者様のためになる医療サービスが提供できると考えています」（東医師）。

今後も継続して、NTTデータは宮崎大学医学部附属病院と密接に連携し、AI画像診断支援ソリューションの商用化に向けた改良を積み重ねていく。すでに実証実験は第二ステージを迎え、検出した異常から病名を特定するアルゴリズムの開発・検証をスタートしている。さらに2020年度中をめどに、院内の医師の画像診断における業務負担を実際にどれほど削減できるのかといった効果検証にも着手する計画である。