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AI医療機器プログラムのバージョンアップ問題
今月(2021年1月)、FDAより “Artificial Intelligence/Machine Learning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) Action Plan.” というAction Planが発表され、話題となった。ここでは、近年増加しているAIを活用した医療機器プログラムに対する課題をまとめ、そのAction Planが示されている。AIで特に問題として挙げられるのはバージョンアップについてである。現在、既存の医療機器とは比にならないほどバージョンアップの頻度が高いAIについて、新しい審査方法等が求められて...
医療AI研究と社会実装 – 英国のトップ研究者と世界動向を展望する –
本記事は、2020年11月1日に「映像情報Medical2020.11月号」に掲載されたケンブリッジ大学・放射線科 研究員 Leonardo Rundo氏とエルピクセル代表取締役 島原佑基・韓昌熙との対談記事です。（「映像情報Medical2020.11月号」より許諾を得て掲載しています。） 海外から見た日本の医療 韓Leoは日本の医療についてどう思っています？ 「日本の医療側とAI側のギャップとその解決策」1)について、最近僕と論文も書いていたけれど。 Rundo日本の①医師、②AI研究者、③医療と情報学にまたがるジェネラリストたちを呼んでワークショップを行ったり、放射線科医に私たちの研究成...
ディープラーニングを活用した医療機器が承認されるまでの道のり （後編）
本記事は、2020年5月に開催された「第79回 日本医学放射線学会総会」の共催セミナーにて、慶應義塾大学/医学部放射線診断科 特任助教 橋本 正弘 医師と、エルピクセル代表取締役 島原佑基とエンジニア ショパン・アントワンとの対談をまとめたものです。 医師のワークフローにフィットする医療AIを目指して 橋本製品開発に携われたショパンさんに伺いますが、EIRLBrain aneurysmを設計する時に気をつけたこと、工夫したことを教えていただけないでしょうか? ショパンEIRL事業本部 製品開発リーダーのショパンと申します。どんなに良いアルゴリズムを作っても、結局使っていただくためには臨床のワー...
ディープラーニングを活用した医療機器が承認されるまでの道のり （前編）
本記事は、2020年5月に開催された「第79回 日本医学放射線学会総会」の共催セミナーにて、慶應義塾大学/医学部放射線診断科 特任助教 橋本 正弘 医師と、エルピクセル代表取締役 島原佑基とエンジニア ショパン・アントワンとの対談をまとめたものです。 MRAから脳動脈瘤を検出、難易度が高い領域から挑んだ理由 橋本深層学習を応用した医療機器製品の中でエルピクセルは少し異色を放っているのかなと思っています。というのは、色々な会社が参入してますが、マンモグラフィー、胸部レントゲン、頭部CT、胸部CTの様なマーケットが大きく、且つ入りやすい、そんなに難易度が高くないところを取っ掛かりに始めているように...
RSNA（北米放射線学会）2019。 “AI Showcace”から見えた医療画像AIの最前線。
2019年11月30日〜12月5日に米国シカゴにて世界最大の放射線学会であるRSNA（北米放射線学会）の年会が催された。RSNAの年会は約5万人が参加する世界最大級のアカデミックカンファレンスである。企業展示エリアでは毎年CT, MRI, PACSベンダーなどが巨大なブース出展をしている中、今年はAIに特化した展示エリア「AI showcase」がホールとして独立するほど拡大し、AIに関する約130の団体・企業が展示を行った。同エリアの設立初年の2017年には約40社、翌年2018年には80社近くが展示し、2019年はエリア面積が2018年の3倍近くに増えたことからも、急激に拡大していることが...
AIソフトウェア医療機器。研究から販売まで。
AIとはどういうものなのか、ということを今更わかりやすく説明する必要はないだろう。多くの方が知りたいのは「で、AIで何ができるの？」「私にも開発できるの？」「どうやったら市場に出せるの？」ということだろう。AIをニュースとして聞くだけでなく、実際にAIを活用して自分たちで何かを生み出してみたい、という人も増えているように思う。そして、一般的にはITの活用が遅れているイメージがある医療・ヘルスケア領域に、これを機に参入できるのではないかと考えている人が、私に尋ねてくることも増えてきている。最近では、医療AI、あるいはAIソフトウェア医療機器という言葉もよく聞かれるようになってきたが、AIソフトウ...
内視鏡AIの最新動向。DDW2019から見えた現状と未来
世界最大級の消化器関連の学会である第50回のDigestive Disease Week(DDW)が2019年5月18–21日、San Diegoで開催された。このDDWは「アメリカ消化器病学会（AGA）」「アメリカ消化器内視鏡学会（ASGE）」「アメリカ肝臓学会（AASLD）」「アメリカ消化器外科学会（SSAT）」の4学会からなり、2万人以上の医師が集まる、消化器関連としては世界最大規模の学会である。多くの消化器科系専門医や大手内視鏡関連メーカーも集まる中、当然、AIの活用についても議論が活発に行われていた。DDWを通じて見えた内視鏡AIの動向についてライトにまとめてみようと思う。 AIに関...
日本が進めるAI画像診断支援②
大量に集められた医用画像データベースを用いて、いかに効率的に解析可能な教師データを作成していくか、またAIをどのように臨床業務のワークフローに組み入れていくか、がAI画像診断支援の実装に向けた今後の大きな課題です。今回は、AI画像診断支援の実装に向けた具体的な取り組みについて紹介します。 前回、医用画像の大規模なナショナルデータベース（Japan medical image database : J-MID）を構築するプロジェクトを紹介しました。それらのデータをAIに学習させるには、アノテーション（病変の領域の指定）をつけた教師データ作成が必要です。良質なアノテーション付き教師データを効率的に...
日本が進めるAI画像診断支援①
AIによる医用画像診断支援を進めていくためには、大量の医用画像データが必要です。現在、日本の学会や研究所が中心となって、大規模な医用画像データベースの構築が進んでいます。今回は、その大規模データベース構築の現状について紹介します。 現在、AIによる医用画像解析の研究開発や画像診断支援を進めていくために、医用画像のナショナルデータベースを構築するプロジェクト（Japan medical image database : J-MID）が進んでいます。国立情報学研究所（NII）と日本医療研究開発機構（AMED）とAMEDが支援する医学関連学会（6学会）が連携して進めています。 クラウドを用いた医用画...
平成最後の日本放射線学会。医療画像AIの大局
2019年4月11日（木）〜14日（日）にパシフィコ横浜にて放射線学会が行われた。今年はAI、人工知能に関する演題数が前年の数倍に増えた。AIに関する教育セッションにいたっては、医師の参加が多く、入場制限がかかっていたほどだ。書籍コーナーのランキングをみても、人工知能関連の書籍が目立つ。併設された展示会、ITEM（国際医用画像総合展）においては、昨年は我々LPIXELくらいしかAIをメインで展示していたベンダーがいなかったが、今年は多くブースでAIの文字が踊っていた。確実に、大きな変化を感じる放射射線学会・ITEMを振り返りつつ、今後の医療画像AIについてライトにまとめてみようと思う。 学会で...