拓海先生、最近若手が「イメージレスMRI」って言葉を持ち出してましてね。うちの医療機器部門も関係しそうで、正直何が変わるのか端的に教えてくださいませんか。
素晴らしい着眼点ですね！要点だけ先に言うと、画像を作らずに時系列の生データ（1次元信号）を直接解析して診断に結び付ける考え方で、これにより装置を簡素化しコストや検査時間を大幅に下げられる可能性がありますよ。
画像を作らない、ですか。うーん、うちの現場だと「画像がないと医師が判断できない」と言われそうです。現場導入の壁は大きくないですかね。
大丈夫、一緒に整理しましょう。まずはIMRD（Imageless Magnetic Resonance Diagnosis、イメージレス磁気共鳴診断）の核は三点です。第一に、特定の臨床事象が出れば時間領域の信号が変化するようにパルス列を最適化すること、第二に低磁場（Low-field、LF）でも動く簡素なハードウェア設計、第三にその1次元信号を識別するパターン認識モデルを組むこと、です。
なるほど。要するに画像を作る工程を省いて、AIで信号から直接「ある/ない」を判断するということですか？
そのとおりです。言い換えれば、従来のk-space（k-space、空間周波数情報）を取り、フーリエ変換で画像化して視覚評価する流れをスキップして、時間領域の波形そのものを診断に使う流れに転換するわけです。
それは装置が安くなる期待は大きいですが、誤検出や見落としが増えたら元も子もない。精度はどう担保するのですか。
良い質問ですね。ここも三点で考えると分かりやすいです。第一に、得たい臨床質問を限定して設計する。すべてを画像で確認する運用ではなく、まずはスクリーニングやyes/noの臨床疑問に絞るのです。第二に、物理に根差したパルス設計やドメイン知識を組み込み、信号設計の段階で差を出すこと。第三に、多様な実データで徹底的に検証することです。これで実臨床での信頼性を高められますよ。
なるほど、用途を絞って確実に検出する。で、うちが投資するならどこに金をかけるべきでしょう。装置のハード、データの収集、AIの開発、どれが先ですか。
まずは臨床課題と検証計画に投資してください。つまり、どの疑問をIMRDで解くのか、現場でどのように運用するかを明確にすることが先決です。次に最小限のハードでその信号が得られるかを試すプロトタイプ、最後にAIモデルの学習と外部検証を進める、という順序が合理的です。
これって要するに、先に用途と検証計画を決めてから、必要最小限の装置で効果を示し、それをスケールするということですね？
まさにそのとおりです。怖がらずに小さく始め、確実に効果を示してから拡張する。私が伴走すれば、段階的に進められますよ。
分かりました。自分の言葉で言うと、「画像を作らず信号を直接AIで判定することで装置を安く、速くし、まずはスクリーニング用途に絞って段階的に導入する」という理解で合っていますか。これなら部長にも説明できます。
