AI診断支援 – AIホスピタルプロジェクト

AIを活用した身体的特徴等からの小児希少・難病診断補助システムの開発

root — Mon, 13 Jun 2022 08:57:19 +0000

希少疾患は、全体では人口の約5-8%と推定されていますが、その種類（9,500以上）が大変多く診断が難しいため、診断がつくまでに数年〜数十年かかる場合もあり、患者さん、ご家族、主治医にとって先の見えない不安な状況が続いてしまうことが問題となっています。

このような患者さんに対して、できるだけ早く診断を確定し、病気にあった診療や適切な治療を行うなど、次のステップへ進めるよう、それぞれの疾患の特徴を、人工知能（Artificial Intelligence (AI)）を活用して学習させ、診断に近づける「希少疾患AI診断支援システム」の構築を行なっています。
AIを活用した希少疾患の診断支援の方法は大きく分けて２つあり、一つは、顔などの画像から疾患を推定する方法（画像ベース）、もう一つは、症状、所見などから疾患を推定する方法（症状ベース）です（図）。
センターでは、まず症状ベースのAI診断支援システムを構築し、活用/コンサルテーションを始めました。今後は、両者を組み合わせて発展させ、より柔軟なシステムを作ることも計画しています。

AIを活用した小児がんの診断支援システムの開発

root — Mon, 13 Jun 2022 08:56:30 +0000

小児がんは希少であり、正確な診断や分類には専門家の技術が必要です。さらには専門家をもってしても診断が困難なことがあります。国立成育医療研究センターでは、小児がんの診療と臨床研究を支えるために、経験豊富な診断専門医による診断支援を行っています。

本課題では、これまで集積した多数の小児がんの診断情報を教師データとし、小児がん診断の支援をAIで行うことを目指ます。あわせて、診断に必要なゲノム情報を効率的に取得するために、血液中に流れている腫瘍由来のDNAを用いてゲノム診断を行うliquid biopsyの検査系の確立にも取り組んでいます。

これまでの診断専門家の技術を補助してより効率的な診断につなげるだけでなく、人の目では捉えきれなかったがん細胞の特徴をとらえ、複雑な情報を統合することで、より正確な診断を可能にし、小児がんの治癒率向上と再発率低下への寄与につなげるべく取り組んでいます。

視線計測を用いたASD診断補助装置の開発と検証

root — Mon, 13 Jun 2022 08:55:54 +0000

２～４歳児を対象とした視線の計測を行いAIを使用して自閉症の早期発見、診断補助を目的として開発を行っております。

ASD（自閉症スペクトラム症）は、適切なタイミングで適切な治療的介入（療育）が行われると症状の改善が期待できるため、早期からの気づきと診断が重要となります。

視線計測技術をもってASD診断の根拠となる客観的・定量的指標データを収集・解析し、診断アルゴリズムを作成し、診断補助装置の有用性を検証するとともに、更にその収集した膨大なデータに基づいて、ディープラーニング機能を有するAIを用いて、補助診断機能の進化を図ることにより、診断を短時間でより正確に行えるよう開発に取り組んでおります。

AIを用いたグラム染色による細菌同定支援システムの開発

root — Mon, 13 Jun 2022 08:52:20 +0000

当院は小児医療の基幹病院であり、重症細菌感染症に罹患した多くの患者さんの診療にあたっております。重症細菌感染症の治療において重要なことは、発症早期に細菌の菌種を同定し、その菌に対して有効な抗菌薬を早期に投与することです。

しかし、菌種同定までには早くとも2日以上の時間を要してしまいます。私たちは、AI（人工知能）を用いることで細菌を顕微鏡で観察した「見た目」から、細菌の菌種を迅速に同定することのできる診断支援システムの開発を2019年度から病院と研究所が一体となって取り組んでおります。この技術によって、世界中どんな病院でも高い精度で重症感染症の原因菌を早期に診断することができ、適切な治療をより早期に開始することに繋げられる可能性があります。

これにより、医療の質の向上、医療費の削減、人的負担の軽減、感染症教育の充実が期待されます。また、適切な抗菌薬の使用が可能になることで、世界的な喫緊の問題である微生物の薬剤耐性（antimicrobial resistance: AMR）対策の一助となりえることが期待されます。