AIBR プレミアム
拓海先生、当社の医療機器部門で心臓MRIのデータ解析を検討している部長がいて、「AIで左心室の機能や質量を自動で出せる」と聞いて驚いています。これって本当に現場で使えるレベルなのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！心臓の機能指標を自動で出す研究は進んでいますよ。今回の論文は、左心室（Left Ventricle、LV）の容積や心筋量をMRIから自動で算出する深層学習の手法を示していて、臨床精度に近い結果が出ていますよ。
なるほど。ただ、当社は医療の専門家がその場に常駐するわけではないので、現場で誰がどう使うかが重要です。手作業は時間がかかると聞きますが、どの程度の時間短縮が見込めますか。
まず安心してください。要点を三つにまとめると、1) 手動で25分かかる解析を自動化して時間を大幅に短縮できる可能性がある、2) 精度は人手と比較してほぼ同等の相関が出ている、3) 実運用では前処理やQAのルール作りが必要、ということです。イメージで言えば、手書きの請求書をOCRで自動化するのに似ていますよ。
なるほど、精度の話ですが「ほぼ同等」というのは具体的にどういう指標で示されているのですか。臨床の現場で受け入れられる基準とは違いがありそうです。
指標としてはDice係数（Dice coefficient、重なり率）や体積の相関係数が用いられており、論文ではDiceが約0.9、終末拡張期・終末収縮期の容積で0.99の相関、心筋質量で0.97、駆出率（Ejection Fraction）で0.95という高い数値が報告されています。これは、基礎データが安定している条件では実用に耐えうるレベルであることを示唆していますよ。
これって要するに、画像から心臓の輪郭をAIが上手に見つけてくれて、その面積を積み上げることで容積や質量を出しているということですか？
その通りです！要点を三つにすると、1) まず領域検出（ROI detection）で左心室周辺を絞る、2) 次に心筋（myocardium）と血液池（blood pool）をピクセル単位でセグメンテーションする、3) 最後に各スライスの面積を積分して容積や質量を計算する、という流れです。U-net系の畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network、CNN）を改良して用いていますよ。
分かりました。最後に、私の言葉で整理すると「AIが心臓の画像の重要部分を自動で切り出して、従来は人が1枚ずつ線を引いていた作業を短時間で終わらせ、診断に必要な容積や心筋質量を高精度で出す技術だ」という理解で合っていますか。
大丈夫、まさにその通りですよ。導入の際はデータ品質の確認、現場ルールの整備、医師との検証が不可欠ですが、一緒に進めれば確実に実現できます。一緒にやれば必ずできますよ。
