横河医療ソリューションズブース

横河医療ソリューションズは，「スピード・連携，その先の未来を見据えて」をテーマに出展した。同社の主力製品である「ShadeQuest」シリーズのPACS，RIS，レポートなど放射線診断業務を支援するシステムの最新の機能や製品をアピールした。

展示の中で注目集めたのが，AIを用いた画像解析ソフトウエアの東大発ベンチャー企業であるエルピクセルとの提携による，PACSでの脳動脈瘤の画像診断支援の仕組みである。頭部のMRA画像をエルピクセルのEIRLで解析した結果を，DICOMのGSPS形式で返された動脈瘤疑いの場所を示したデータを画像に重ね合わせて表示するデモを行った。将来的にPACSに組み込むことで読影補助を行うことを検討している。

また，ShadeQuest/Reportでは，AIの“画像タグ”機能を紹介した。画像診断領域でのAIの活用では，教師データとなる画像情報の収集方法が課題の一つになっている。画像タグでは，読影の際に保存したい画像に対して，レポートの疾患名などをドラッグアンドドロップすることで簡単にタグ付けできる。登録した画像はDICOMデータとともに保存されるため，タグのテキストだけでなく造影剤使用の有無など高度な検索も可能になる。14日には，この画像タグの活用法を取り上げた国立がん研究センター中央病院の三宅基隆氏によるランチョンセミナー「『40,000タグ貯めてみた』タグ付け画像の利活用法〜人工知能は欲しがるか？」も行われた。

そのほか，医療安全への取り組みとして所見レポートの未読を防止する“所見管理システム”の機能を紹介した。未読所見がある場合にビューワを開いた際に「未読所見あり」のアラートが表示されるほか，所見確定の際の主治医へのコメントの入力機能など，部門システムとして病院情報システムへの情報提供が可能な仕組みを用意していることを紹介した。

エルピクセルのEIRLと連携したPACSの診断支援を参考展示

教師データの元となる症例画像の収集をサポートする画像タグ機能を紹介

所見の未読を防ぐ機能を紹介。未読がある場合にビューワにアラートを表示

レポートでは確定前に主治医へのコメント入力欄が自動で起ち上がる。

主治医側の所見参照システムではコメント欄が色づけされて表示されるほか，既読をチェックする機能を搭載

患者の検査状況をタイムラインで表示するSCOPE内でもコメントありや未読がわかるように表示