2018-11-28
AIを中心としたシーメンスの
Digitalizing Healthcareの概要
RSNA 2018 AI
Siemens healthineers（シーメンス）は今回のRSNAで人工知能（AI）に注力していく姿勢を明確に打ち出した。これまでもCTの自動ポジショニング機能“FAST 3D Camera”など，AIを用いた技術を展開していたが，2018年はさらに一歩踏み込んで，AIによる診断支援や診断から治療，その後のフォローアップまでの意思決定をサポートする新たなサービスを開始することを発表した。AIによる診断支援サービスは“AI-Rad Companion”，AIによるデシジョンサポートを行うサービスは“AI-Pathway Companion”（共にFDA未承認，日本国内薬機法未承認）で，シーメンスのクラウドサービス「teamplay」として提供される予定である。
AI-Rad Companionは，胸部CTにおける機能などが紹介された。AIにより肺の結節や陰影の検出を行うことはもちろん，胸部CT画像から得られる心臓の自動セグメンテーション，カルシウムスコア計測，大動脈の計測など，画像に含まれるすべての情報を解析して，その結果をユーザーに返す。ユーザーのPACSはベンダーを問わず，解析結果を参照できる。また，レポートの作成やリスクファクタの色分け表示なども自動で行われる。これらをクラウドサービスで提供することで，“マルチオーガン（多様な器官）”の“マルチリーディング（多様な解析）”を“マルチベンダー（多様なベンダー）”システムで参照することが可能で，ユーザーの利便性の高いサービスとなっている。
画像診断支援を行う“AI-Rad Companion”（FDA未承認，日本国内薬機法未承認）
AI-Rad Companionの解析画像を「syngo.via」で表示。
もう1つのサービスAI-Pathway Companionは，多くの疾患に対応したデシジョンサポートを行う。CTやMRIなどの放射線部門の検査画像だけでなく，電子カルテシステムや検体検査システム，病理検査システムなどのデータを組み合わせて，診断から治療までの方針を示していく。AI-Pathway Companionは，疾患の診療ガイドラインを学習しており，ユーザーはガイドラインを参照することも可能である。ブース内では前立腺がんに対する意思決定支援のデモンストレーションを行った。MR画像を自動で解析をしてPI-RADSのスコアを出したり，電子カルテシステムなどのデータを解析したりして，リスクファクタやステージを示す。また，医療のAIで問題となっているブラックボックス化についても，AIが行う解析をマインドマップのように可視化している。
AIの解析を可視化する“AI-Pathway Companion”（FDA未承認，日本国内薬機法未承認）
このほか，シーメンスはノースビルディング（ホールB）のMachine Learning Showcaseにもブースを出しており，AIへの本気度がうかがえた。同社のAI開発は，これまで4400件の共同研究，500の特許，2900のAI開発者との協力，そして3億5000件の症例画像を収集しているという。今後もシーメンスのAI戦略から目を離すことができない。
Machine Learning Showcaseにもブースを出展
