ディープラーニングで進化する医療技術の最前線 – 大阪発の異常検出法に迫る

ディープラーニングで進化する医療技術の最前線

医学の分野で、AI技術が急速に発展しています。特に、診断支援や異常検出の領域での活用が注目されており、これまでの医療現場に革命をもたらす可能性があります。2025年1月、大阪に拠点を置く株式会社エクセル・クリエイツが、日本初となる医用3D画像向けの異常検出方法について特許を出願しました。この技術は、少量の正常画像を教師データとして学習し、異常箇所を迅速かつ自動的に検出することを目的としています。

医療の現場での課題

外科的な手術や死因究明のための解剖では、事前にCTやMRIといった画像診断を通じて、対象となる部位を詳しく特定する必要があります。このプロセスは、経験豊富な放射線科医や法医学の専門家による長時間にわたる作業が求められますが、特に法医学分野では医師が不足しているという現状が存在します。

そのため、画像診断にかかる時間を短縮し、より多くの症例に対応できるシステムの開発が急務とされてきました。その解決策として、エクセル・クリエイツが取り組んでいるのがディープラーニングを用いた異常検出技術です。

技術の概要と独自性

通常のAI開発では、大量の教師データが必要ですが、医療現場の場合、非常に希少な症例に関する教師データを集めることが極めて難しいという壁があります。特に、頭蓋骨内出血のような特異な状況では、実際の疾患画像を十分に集めることが困難です。

この問題を解決するため、エクセル・クリエイツは、製造業で用いられる技術を医療に応用し、病変のない正常な画像をもとにモデルを構築しました。この方法により、正常な状態と異常の違いを学び、迅速に異常箇所を特定することが可能となりました。特に、医用3D画像の利用は日本で初めての試みであり、その成果が期待されています。

3D画像学習の利点として、立体的な形状を正確に捉えることができる点が挙げられます。従来の2D画像では、骨折の検出が困難な方向性にある亀裂を識別することが難しかったのですが、3D画像を用いることでその課題が解消されています。

今後の展開に期待

エクセル・クリエイツは、鹿児島大学と協力し、死後CTの画像解析による解剖支援プロジェクトに取り組んでいます。このプロジェクトでは、頭蓋内出血と頭蓋骨骨折を検出するAIシステムの開発が進められており、法医学の分野においても医師の負担軽減が期待されています。

また、救急医療やがん診断など、他の医療分野にも技術を応用していく方針です。このように、エクセル・クリエイツは、医療界全体に貢献することを目指しており、今後もその動向から目が離せません。