この度、2022年版の「画像診断AI完全ガイドブック」を作成しました。

ガイドブックには、現時点での最先端の開発現場での事例と併せ、2030年に向けて医療AIが進むべき方向性と必要な施策について掲載しています。

ここでは第1章の「医療診断AI を社会へ実装するための4ステップ」をご紹介します。

<資料目次>

1.医療診断AI を社会へ実装するための4 ステップ

• 研究開発・データ収集

• 製品開発

• 法規制対応

• 販売・保守

実臨床から見えてきた3つの重要課題

• 期待値を上げ過ぎる

• 柔軟なバージョンアップ

• インセンティブの検討

2.2030 年を見据えた、医療AI が目指すべき方向性と、実現のために必要な3 項目

• 画像診断の利用範囲の拡大

• 診断のみではなく、治療での利活用

• 医療AI の活用を推進するための社会開発

3.まとめ

執筆：
エルピクセル株式会社 代表取締役 兼
東京医科歯科大学/高知大学大学院/順天堂大学 非常勤講師 島原 佑基

1． 医療診断AI を社会へ実装するための4ステップ

(1) 研究開発・データ収集

医療AI の基盤となり得る研究開発において、データ収集は大きなハードルとなり得ます。設定された精度目標に即した医療統計学的な計画が求められ、また、収集されたデータに対する加工・整備・AI モデルの選定など、探索研究としての側面が大きいのが現状です。その中で、データの収集や利活用については多くの取り組みが実施されています。

2018年5月に施行された次世代医療基盤法により、2つの認定匿名加工医療方法作成事業者が認定されており、安全性を保ちながら、より簡便に医療データを利用する制度基盤が整備されつつあります。また、日本放射線学会によるプロジェクト「画像診断ナショナルデータベース (J-MID)」にて、データベース構築が進められております。これらのように、医療データを迅速に取得する環境・制度の整備が進められています。

(2) 製品開発

医療機器プログラムの研究開発では、欧米・韓国・中国・イスラエルなどの多くのスタートアップ企業がAI 医療機器プログラムの承認を取得しており、加えて大企業との連携を深めています。・・・

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