14:00 〜 14:15
[シンポジウム4] 消化器内視鏡画像を用いたAI研究における NII(九州大学)の取り組み
人工知能(AI)技術の進展により,医用画像(レントゲン画像や内視鏡画像)を用いた診断を自動かつ高精度におこなえる医用AIの構築が可能になっている.高精度な医用AIを構築するためには,
「この画像の患者は健康,この画像の患者は病気」といった正解の付いた画像を大量に用意する必要がある.しかし,その正解付け作業は専門医にしかできないため,大量の正解付きデータを用意することは困難である.
そこで我々のグループは内視鏡画像からの潰瘍性大腸炎分類を研究対象として,可能な限り正解付けの手間を減らしながら医用AIを構築する研究に取り組んだ.具体的には,重症度の相対判断による負担の少ない正解付けや,臓器の部位情報などを活用することで,少ない手間で医用AIを構築することを目指した.
また,別の方向性の研究として,AI技術を活用した十二指腸乳頭の解析にも取り組んだ.この研究では,専門医と協同して,AI技術を用いた十二指腸乳頭の形態のグルーピングや,十二指腸乳頭の形態と胆管挿管の難度の関連性について検証した.
「この画像の患者は健康,この画像の患者は病気」といった正解の付いた画像を大量に用意する必要がある.しかし,その正解付け作業は専門医にしかできないため,大量の正解付きデータを用意することは困難である.
そこで我々のグループは内視鏡画像からの潰瘍性大腸炎分類を研究対象として,可能な限り正解付けの手間を減らしながら医用AIを構築する研究に取り組んだ.具体的には,重症度の相対判断による負担の少ない正解付けや,臓器の部位情報などを活用することで,少ない手間で医用AIを構築することを目指した.
また,別の方向性の研究として,AI技術を活用した十二指腸乳頭の解析にも取り組んだ.この研究では,専門医と協同して,AI技術を用いた十二指腸乳頭の形態のグルーピングや,十二指腸乳頭の形態と胆管挿管の難度の関連性について検証した.