“膨大な医療画像”に向き合う医師をITで支援、東大発エルピクセルがAI活用の診断支援システム発表

医療や製薬、農業といった「ライフサイエンス」領域の画像解析ソリューションを開発する東大発ベンチャー、エルピクセル。同社は11月24日、研究開発を進めている医療画像の診断支援技術「EIRL（エイル）」を発表した。
EIRLを通じてエルピクセルが取り組むのは、医療画像診断を効率化することによる「放射線診断医の業務サポート」だ。近年CTやMRIなど医療技術が進歩することにともなって、現場で働く診断医は日々膨大な量の医療画像と向き合うようになっている。
横断的な知識や経験を持ち、医療画像から病巣を見抜ける専門医の数は全国で5500人ほど。これは割合にすると医師全体の2%にも満たない人数だという。この限られた人数で増加し続けるデータ量に対応する必要があり、業務負担の増加が問題視されている状況だ。
これまでエルピクセルは国立がん研究センターなど複数の医療機関と連携し、AIを活用した医療画像診断を支援するシステムの研究開発を進めてきた。現在EIRLを活用して脳MRIや胸部X線、乳腺MRI、体調内視鏡、病理といった画像診断支援技術に取り組んでいて、本日10のテーマを公開している。

EIRLの主な特徴は以下の通り。
医師のダブルチェック、トリプルチェックによって品質が担保された学習データを使用
学習データが少なくても効率的、高精度に学習する独自技術を活用
主要な画像診断装置および撮影プロトコル

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