医療ビッグデータ研究センター

日本眼科学会と名古屋大学、国立情報学研究所は、学会主導データベース「Japan Ocular Imaging Registry: JOIR」で収集された画像データを利用し、眼底写真から血圧や血糖値、BMIを推定するAIを研究開発してそのモデルを無償公開しました。このAIモデルを活用し、メタボリック症候群を予防する研究の一助になることが期待されます。

名古屋大学大学院森研究室（教授　森健策、准教授　小田昌宏、博士後期課程学生 Nguyen Cong Khang）と国立情報学研究所RCMBは、3次元X線CT画像から基盤モデルを作成し、さらに大規模言語モデル (LLM) と組み合わせてCT画像を比較読影した所見文を出力する大規模マルチモーダルモデル (LMM) を研究開発しました。このLMMは、経過観察のために時間をおいて撮影した二つのCT画像を読込んで解析し、それらを比較してどの臓器にどのような変化があるのか、あるいは変化がないのかを報告する所見文を生成します。これは、これまで放射線科医しかできなかった経過観察を支援し、より迅速で精確な読影所見の記述や病変の定量評価の実現につながるものです。

日本眼科学会と国立情報学研究所は、眼底写真から性別を推定するAIを研究開発し、そのモデルを無償公開しました。

今年の国立情報学研究所オープンハウスは、2019年以来4年ぶりについにリアル会場をメインとする開催となりました。例年通りRCMBも出展し、リアル会場にポスターとスライドショーを展示してオープンハウスに臨みました。

国内で毎日撮影されるX線CT画像データを日々クラウド基盤へ収集・蓄積している特徴を活かし、RCMBではCOVID-19 (新型コロナウイルス感染症) パンデミック発生当初から、COVID-19肺炎のX線CT画像による医療支援AIを研究開発してきました。まず、COVID-19パンデミック発生前後のウイルス性肺炎のX線CT画像から学習用データセットを生成し、同時に、このデータセットを利用して、X線CT画像からCOVID-19肺炎を診断補助する機械学習の研究開発環境を整備してきました。