人工知能（AI）が放射線診療にもたらす影響はどんなものであろうか？
本稿では，まず放射線診療領域で用いられるであろうAIを4つのカテゴリーに分類することを試みた。その上で，カテゴリーごとのAIにはどのようなものがあるのかを，主に当社の製品を例として紹介したい。

■放射線診療におけるAIのカテゴリー分類

まず最初の分類軸として，そのAIが「検査中」，すなわち撮影の場面で作用するものであるか，あるいは「検査後」，すなわち画像診断の場面で作用するものかで大別することができる。もう一つの軸は，そのAIが「画像」そのものに作用するものであるか，あるいは「ワークフロー」を改善することに作用するものかである。これらを総合すると，表1のように大きく4つのカテゴリーに分類できると考えている。
それぞれのカテゴリーについて，具体的な製品や開発中の事例を取り上げて以下にご紹介したい。

表1　放射線診療におけるAIのカテゴリー分類

A．「検査中」かつ「画像」そのものに作用するAIの例
“TrueFidelity Image（以下，TFI）”は，深層学習アルゴリズムを用いて開発されたCTの画像再構成用ソフトウエアである。TFIの開発には高線量のfiltered back projection（FBP）画像を教師データとすることで，低線量でも鮮鋭度が高くノイズの少ない画像を再構成することが可能となっている。また，全身領域で使用可能なため，CT検査を受診されるすべての患者にメリットを提供することができる。このようなAIは，「検査中」かつ「画像」そのものに作用するものの一例と言えるだろう。

B．「検査中」かつ「ワークフロー」に作用するAI
「検査中」かつワークフローに作用するものの実例としては，当社のCT装置「Revolution Maxima」が挙げられる。本装置は，付属の「Deep Learningカメラ」を天井に据えつけて用いることができるのが特長となっている（図1）。
Revolution Maximaには，ガントリの左右にタッチパネル操作が可能なモニタが組み込まれており，操作者はここで検査を行う患者の選択やプロトコールの選択などを行う。すると，次にDeep Learningカメラが寝台に寝ている患者を認識し，体形などを計測して自動的に最適なポジショニングの支援を行う。このような技術が被ばく線量の最適化や画質の安定に寄与するとともに，診療放射線技師の負担を軽減するため，より患者のサポートに意識を向けることが可能となる。また，撮影担当者のスキルギャップによって生じるバラツキなどを減らす効果も期待される。

図1　Revolution Maxima

C．「検査後」かつ「画像」そのものに作用するAI
「検査後」かつ「画像」そのものに作用するものの例として挙げるのは，マンモ画像の診断支援AIアプリケーション（W.I.P.）である。マンモグラフィ装置で撮影された画像データは医師がビューワで参照する前に，バックグラウンドでAIアルゴリズムが作用し，検出された「Findings」などがアノテーションとともに表示される（図2）。図2の「CADSR」とは，コンピュータ診断支援（CAD）の結果をDICOMのSR形式でやり取りしたものであることを示している。DICOMという標準規格に則ることで，ビューワの提供ベンダーに依存せず，さまざまなビューワと連携して利用することが可能である。

図2　マンモグラフィ画像の診断支援AIアプリケーション（W.I.P.）

D．「検査後」かつ「ワークフロー」に作用するAI
「検査後」かつ「ワークフロー」に作用するものとして，図3に小児の頭部MR画像診断を支援するAIアプリケーション（W.I.P.）を挙げる。小児は成長が早いため，同一患者の前回検査との比較だけでは診断が難しいケースもあるという。このAIアプリケーションは，画像データに付帯するDICOMヘッダ情報や検査目的などのデータを基に，自然言語処理を用いて比較に適した正常症例データを自動的に表示することで，医師の診断業務の負担軽減や読影レポートの作成時間の短縮に寄与する。

図3　小児の頭部MR画像診断支援AIアプリケーション（W.I.P.）

■「Edison」とは何か

「Edison」とは，当社が提供するインテリジェントな製品やサービスの総合的なブランド名称である。具体的な機能やサービスは，以下の3つに大別できる。

(1) Edisonプラットフォーム
(2) Edisonスマートデバイス
(3) Edisonアプリケーション

まず先に，上記(2)のEdisonスマートデバイスについて説明すると，前述のカテゴリーAやBのようなインテリジェントなソフトウエアが搭載されたモダリティなどの医療機器を指している。また，上記(3)のEdisonアプリケーションは，前述のカテゴリーCやDのように，ソフトウエア単体としてPACSなどと連携して動作するインテリジェントなアプリケーションソフトウエアである。そして，上記(1)のEdison プラットフォームは，さらに2つのサービスに大別される。

(1)-1．AI Workbench Service（AIを開発するプラットフォーム）
(1)-2．AI Inferencing Service（AIを実行するプラットフォーム）

(1)-1．AI Workbench Serviceは，AIを開発するためのプラットフォームである。アマゾン ウェブ サービス（AWS）社のクラウド上に構築された環境で，AI開発のためのツールやライブラリ，教師データセットなどが豊富に用意されている。当社のエンジニアが利用するのはもちろんのこと，アカデミックなユーザーや，パートナー企業にも開かれた利用環境になっている。このようなオープンなパートナーシップをさらに拡大するため，「Edisonデベロッパープログラム」という仕組みを作っており，すでに200社以上の参画パートナー候補との審査や契約を進めている。このEdisonデベロッパープログラムに参画すると，当社モダリティの技術情報の開示を受けることも可能で，特定の機種向けのAIを開発することもできる。当社モダリティは，世界160か国以上で400万台以上が使われており，そうしたユーザーに対して新たなAI機能を提供することでパートナー企業のビジネス機会も増加し，当社もユーザーに対して新たな付加価値を提供できることでシナジーが生まれる。

(1)-2．AI Inferencing Serviceは，AIを実行させるためのプラットフォームである。こちらもクラウド上で実行可能な環境ではあるが，医療機関が患者データをクラウドにアップロードすることは簡単ではないため，医療機関の中にAIを実行するエッジサーバを置いて利用することも可能である。

◎

AIの普及によって，画質の向上に伴う診断能の向上，被ばく線量の低減，見落としの削減といった患者アウトカムやQOLの向上に貢献するであろう。医療のプレシジョン化のニーズが高まる中で，AIの活用は避けては通れないものとなりつつある。「プレシジョン・ヘルスの実現」を企業ビジョンとして掲げる当社では，精度の高いAIが日常業務に自然な形で組み込まれる必要があると考えており，そのために必要なツールや仕組みの提供に向けて引き続き精力的に取り組んでいきたい。