2020.12.04

感染の早期検知 胸部CT検査を用いた診断補助AIモデル開発のためのデータ整備・解析

研究開発担当

大阪急性期総合医療センター/株式会社fcuro 岡田直己

対応するリサーチクエッション

「早期検知と重症化回避」のための「CTスキャン画像分析」、軽症者等のモニタリング、重症化リスク予測、ウイルス変異の影響の理解 等


AI補助CT診断によるCOVID-19患者の早期振り分けにより、医師の工数、罹患者と一般患者・医療従事者との接触を最小限に抑制する

【ここまでの取り組み】

収集データセットのデータ体系調査

オープンデータによる認識モデルの構築
正規化(データセット間の特徴の違いを吸収するように高度調節)
前処理(判定アルゴリズムの認識精度向上のための肺野領自動切り出し)
Covid-19の判定アルゴリズム構築

認識モデルの日本国内の症例での精度検証結果

合計で covid: 1521症例、common: 1456症例、 normal: 1240症例 を収集
CC-CC2(中国国内のあらゆる病院からのデータ)、SARS-CoV-2 CT-scan dataset(ブラジルのサンパウロの病院からのデータ)等

データセット毎に画像の特性が異なり、共通データセット化するには正規化を施す必要あり

オープンデータを用いた判定アルゴリズムでは、オープンデータに対して87%の精度
国内症例に対して50%程度の精度

  • 中国、ブラジル等のCT画像を用いたAI診断システムの開発が進んでいるが、そのまま日本の症例に用いても精度が十分に出ないことが検証されつつある状況
  • 日本の医療現場にとっては、現場を反映したデータ収集とそのデータ解析による最適なAIモデルアルゴリズムが必須

【今後の予定】

2021年1月末に実施完了予定

  • より大規模な国内データでの検証を行うため、 国内多施設のcovid-19症例でのデータ収集(日本救急医学会推薦研究として全国246の施設にデータ要請中)
  • 国内多施設データでのAI診断モデルの検証を実施し、国内医療現場で実用可能にするための改善仕様を策定

2021年2月以降、開発を継続、実証実験に向けて国内医療現場に展開

提供:大阪急性期・総合医療センター, fcuro inc.