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NECと国立がん研究センター、AIを活用したリアルタイム内視鏡診断サポートシステムを開発

国立研究開発法人国立がん研究センターと日本電気株式会社(以下、NEC)は、人工知能(AI)を用い、大腸がんおよび前がん病変(大腸腫瘍性ポリープ)を内視鏡検査時にリアルタイムに発見するシステムの開発に成功した。

このリアルタイム内視鏡診断サポートシステムは、大腸の内視鏡検査時に撮影される画像で大腸がんおよび前がん病変をリアルタイムに自動検知し、内視鏡医の病変の発見をサポートするという。また、臨床現場でリアルタイムに医師にフィードバックするため、画像解析に適した深層学習を活用したAI技術と独自の高速処理アルゴリズム、画像処理に適した高度な画像処理装置(GPU:Graphics Processing Unit)を用いて、1台のPCで動作するプロトタイプを開発したと発表した。

大腸腫瘍性ポリープは、大腸がんの前がん病変であるため、内視鏡検査時に見つけ出し摘除することにより大腸がんへの進行を抑制する。ポリープは内視鏡医が肉眼で見つけるが、サイズが小さい、形状が認識しにくいなどの場合は、見逃されることもあるという。

同システムでは、国立がん研究センター中央病院 内視鏡科による所見が付けられた約5,000例の大腸がんおよび前がん病変の内視鏡画像を学習データとして、NECのAI技術群「NEC the WISE」を用いて解析が行われた。内視鏡医の観点から内視鏡所見を教示し、画像解析に適した深層学習を活用したAI技術、独自の高速処理アルゴリズム、画像処理に適したGPUを用いて、1台のPCで動作するプロトタイプを開発。

システムの性能は以下の通り。

  • ポリープ検出
    今回開発されたプロトタイプを使用して、新たな約5,000枚の内視鏡画像を評価したところ、前がん病変としてのポリープと早期がんの発見率98%という高い認識性能を有することが明らかになった(偽陽性率は1%に抑えられているという)。
    NECと国立がん研究センター、AIを活用したリアルタイム内視鏡診断サポートシステムを開発
    ポリープ検出の例
  • 処理時間の高速化
    動画各フレームにおける検知と結果表示を約33ミリ秒以内(30 フレーム / 秒)で行うリアルタイム化に成功。これにより、開発されたプロトタイプを用いて、実際の診療にてリアルタイムで医師にフィードバックすることが可能となる。

今後さらに、国立がん研究センター中央病院と研究所が連携し、肉眼での認識が困難な平坦・陥凹病変をAIに学習させシステムの精度を上げ、臨床試験を行った後、日本のみならずグローバルでの実用化を目指す考えだ。

今後の展望は以下の通り。

  • 大腸がんの撲滅へ寄与
    1. 病変の見逃しの回避
      大腸内視鏡検査に今回新たに開発したシステムを活用することにより、従来は認識することが困難であった病変を発見しやすくなることが期待される。特に平坦な病変発見が困難な口側の大腸において効果が見込める。
    2. 検査の質の向上
      AIが人間の視覚をサポートすることにより、より多くの大腸腫瘍性ポリープを発見し、発見率が従来より向上することが期待される。このポリープ発見率は大腸内視鏡検査の質を示すパラメーターの一つとして知られており、内視鏡医の検査の質を向上させることが期待できる。
      このAIは内視鏡から映し出される画像全体を解析する。より広い画像空間を瞬時に解析することができ、人間の視野の限界を補いポリープの見逃し率が減少することが期待されるという。
  • 内視鏡医の負担の軽減
    大腸内視鏡検査の経験が浅い医師なども、肉眼で発見したポリープ以外に、AIが指し示す部位があればその部位をよく観察することができる。

今後の目標は以下の通り。

  • 国立がん研究センター中央病院内視鏡科に蓄積される1,600例以上の肉眼では認識が困難な平坦・陥凹性病変をAIに学習させ、プロトタイプの精度を上げる。
  • 画像強調内視鏡に代表される新しい内視鏡を利用することにより、大腸ポリープの表面の微細構造や模様を学習し、大腸ポリープの質的診断や大腸がんのリンパ節転移の予測への対応も目指す。
  • CT画像や分子生物学的情報などの情報とリンクさせ、より利用価値の高いマルチモダリティなリアルタイム内視鏡画像診断補助システムを目指す。
  • 国立がん研究センター研究所・新研究棟4階に設置されたAI解析エリア(GPGPUクラスタ、※1)と中央病院内視鏡科の録画サーバーを、隔絶された閉鎖系VLAN(※2)で接続し研究を加速させる。
NECと国立がん研究センター、AIを活用したリアルタイム内視鏡診断サポートシステムを開発
中央病院・研究所が一体化し研究を加速

※1 GPGPUクラスタ:GPGPUとはGeneral Purpose of computing on GPUの略で、本来グラフィック処理目的の演算に使用されるGPU (graphics processing unit)をグラフィック処理以外の別の演算に使用することを指す。GPGPUクラスタは機械学習・深層学習に繁用される。
※2 VLAN: VLAN (Virtual LAN)とは、物理的な接続形態とは独立して、仮想的なLANセグメントを作る技術を意味する。

【関連リンク】
国立がん研究センター(NCC)
日本電気(NEC)

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