Vareal株式会社と埼玉医科大学総合医療センターリウマチ・膠原病内科は共同で、AI画像分類技術を使用して、膠原病（こうげんびょう）に罹患している患者と健常者を分類し、分類結果の可視化における研究内容を発表した。
従来、膠原病の診断方法は、血液検査に加え、CTなどの画像検査や病理組織検査を行って診断するのが一般的だが、膠原病の診断は専門家でも難しい場合があるほか、こうした検査は患者の身体に負担がかかるという課題があった。
そこで、今回の研究では、医師の診断を効率化することに加え、患者が負担になりにくい診断方法を目指し、膠原病AI画像診断を開発した。
当初は、約100件程度の少ないデータ数で検証する必要があったため、AIの設計の段階で1400万枚以上の画像で事前学習されたモデルを用いて転移学習し、少ないデータ数から高精度を目指した。
顔画像から分類根拠となる部分を可視化するため、AIの分類根拠を可視化するために使用する技術「XAI」を採用し、「顔のある部分に特徴があるのではないか」という仮説が立証され、次回の検証に繋がる結果が得られたのだという。
今回の研究により、膠原病に対する事前の仮説とAIによる画像診断結果に近似性があることが判明した。また、研究開発の成果は日本リウマチ学会で発表された。
今後は、研究へ問い合わせがあった海外の医療機関などとも連携し、データ数を増やして次なる研究フェーズへ進む予定だ。
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