拓海先生、最近処でAIの話ばかりでしてね。部下から「CBCT（コーンビームCT）がそのまま使えるようになります」なんて聞いたのですが、正直ピンと来ません。これって要するに現場でのX線画像をきれいにして、治療計画に使えるようにする話なんでしょうか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、田中専務。要点はまさにその通りです。今回の研究はCBCT（Cone Beam Computed Tomography：コーンビームCT）の画質や欠損をAIで補完して、計画用CTと比較検証できる合成CT（sCT：synthetic CT）を作る、という話なんですよ。
なるほど。でも現場の不安は大きくて、例えば全身を撮る治療、TMLI（Total Marrow and Lymph Node Irradiation：全骨髄・リンパ節照射）では複数枚のCBCTをつなぐ必要があると聞きます。つなぎ目に情報の欠けがあると致命的ではないですか。
その不安はもっともです。研究ではまず「欠損を埋める（inpainting）」という技術でつなぎ目の情報を補い、次に画像の質をCTに近づける「画像変換（image translation）」で合成CTを生成しています。つまり、ギャップを埋めて、画質を改善する二段構えです。
二段構えというと、工場で言えば欠損部を補修する職人がいて、その後に塗装で見栄えを合わせるようなイメージですか。では、その補修の信頼度はどの程度なのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！研究は合成データと実データのペアで学習し、テストで18人分の患者データに対して評価しています。評価は形状の一致性やノイズの低減度で定量化され、概ね改善が示されています。ただし完全無欠ではなく、骨縁や縫合線など細部で若干のぼけが観察されています。
ふむ。で、これをうちの病院や提携先で使うとしたら、コスト面や導入工数は気になります。高価な専用装置が要るとか、現場でまた別のトレーニングが必要とか。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。要点は三つです。第一に、撮像装置自体の変更は不要で既存CBCTを入力に使えます。第二に、運用は学習済みモデルを導入する形で、現場の作業フローを大きく変えずに使えます。第三に、品質管理は定期的な比較検査で対応可能です。
これって要するに、既存の撮影装置を活かしてAIで後処理を掛けるだけだから、初期投資はソフトウェア導入分で済むということですか。現場の負担は最小限にできると。
おっしゃる通りです。現実的な導入モデルとしてはクラウド型かオンプレミス型のどちらかで学習済みモデルを稼働させ、ワークフローに組み込む形です。つまり設備更新は不要で、主な投資は検証と品質保証の仕組み構築に集中できます。
その品質保証については具体的な指標が無いと説得力が弱いですね。臨床サイドの納得を得るにはどう説明すればいいでしょうか。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。説明は三点に絞りましょう。第一に、定量評価として形状一致度やHU値の差を示す。第二に、臨床で重要な部位に限定した評価を行う。第三に、問題が出た場合のリカバリ手順を明文化する。これで臨床側も納得できますよ。
わかりました。最後に一点だけ。現場で使うには規制や倫理の面も絡みますが、導入の第一歩として何を準備すべきでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！まずは小さな実証プロジェクトを回すことです。限られた症例で比較検証を行い、結果を臨床委員会でレビューする。これをクリアすれば段階的に運用を広げられます。大丈夫、田中専務、一緒に進めれば必ず形になりますよ。
わかりました。要するに、既存のCBCTを入力にしてAIで欠損を補い、画質をCTに近づける合成CTを作る。その過程で定量的な評価と段階的な導入検証を行えば、臨床で安全に使える可能性があるということですね。自分の言葉でまとめるとそんな感じです。
