理化学研究所（理研）革新知能統合研究センターがん探索医療研究チームの小松正明研究員、浜本隆二チームリーダー、理研AIP-富士通連携センターの原裕貴副連携センター長（富士通株式会社執行役員）、昭和大学医学部産婦人科学講座の松岡隆准教授らの共同研究グループは、人工知能（AI）を用いて胎児の心臓異常をリアルタイムに自動検知するシステムを開発した。
同研究成果は、胎児の診断を支援するとともに、早急に治療が必要な重症かつ複雑な先天性心疾患の見落としを防ぎ、早期診断や綿密な治療計画の立案につながると期待できる。また、検査者間の技術格差や地域間の医療格差を埋めることで、周産期・新生児医療の発展に貢献すると考えられる。
先天性心疾患の治療には、胎児期の早期診断によって出生前から治療計画を立てることが重要だ。しかし、胎児の心臓は小さく複雑で動きが速いため、超音波検査での観察には高度な診断技術が必要とされ、検査者間で技術力に大きな差があるのが現状だ。
今回、共同研究グループは、アノテーション（意義づけ）済み教師データからの学習により、粗い超音波画像に対しても画像中に映る複数の物体の位置・分類を高い性能で判別できるAI技術「物体検知技術」を活用し、胎児の心臓構造の異常を自動検知する技術を開発。さらに、各部位の「確信度」を一覧表示することで検査を迅速化し、結果の把握・説明を簡便化する、新しい検査結果表示システムも開発した。
同研究は、文部科学省「次世代人工知能技術等研究開発拠点形成事業補助金」による支援を受けて行われた。
提供：富士通
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