RSNA2019　シーメンス - AI　AIアルゴリズムを拡充した“AI-Rad Companion”など実装化が進む技術を紹介

2019-12-3

拡充するAI-Rad CompanionのAIアルゴリズム
（薬機法未承認）

RSNA 2019 AI

Siemens healthineers（シーメンス）は人工知能（AI）の研究開発を加速し，製品・サービスへの実装を進めている。前回のRSNA 2018では，クラウドサービス「teamplay」で提供する2つのAIサービス“AI-Rad Companion”と“AI-Pathway Companion”を発表し，来場者の関心を集めた。今回のRSNA 2019では，この2つのAIサービスがさらに進化していることを来場者に向けてアピールした。

まず，AI-Rad Companionについては，前回は胸部CTのAIアルゴリズムを発表したが，今回は新たなアルゴリズムとして，前立腺がん生検のためのMR画像セグメンテーション，頭部MR画像の体積計測，胸部単純X線写真の病変検出の3つを発表した（いずれも薬機法未承認）。前回発表した胸部CT画像のAIアルゴリズムは，心臓と肺，大動脈をセグメンテーションし，肺における肺気腫率（LAA%）の計測，肺結節の検出と大きさの計測，心体積の計測，冠動脈の石灰化検出と石灰化の定量化，大動脈直径の計測を行う。今回発表された前立腺がん生検のためのMR画像セグメンテーションは，MR画像から前立腺のセグメンテーションを行い，さらに，腫瘍をセグメンテーションする。針生検では，このセグメンテーション画像を基に，超音波画像とフュージョンして針生検の精度向上を図る。
また，頭部MR画像のAIアルゴリズムは，脳の各部位をセグメンテーションした後に，部位ごとに体積を計測。さらに，得られた数値データからデータベースにある通常の体積データを比較して，脳の萎縮などを確認する。これによって，アルツハイマー型認知症やパーキンソン病の診断支援を行う。
胸部単純X線写真の病変検出は，画像から肺結節などを検出して，5つの疾患の可能性をパーセンテージで示す。
シーメンスでは今後も，AI-Rad Companionのモダリティや部位ごとのAIアルゴリズムを拡充していくこととしている。

一方，AI-Pathway Companionは，診断から治療までの意思決定をAIで支援する。放射線部門の検査画像や電子カルテシステムなどのデータをAIが解析。学習ずみの治療ガイドラインなどを参照して，最適な治療方針を示し，医師に提示する。

このほか，AIサービスを提供するteamplayも機能を強化している。従来提供していた被ばく線量管理“teamplay Dose”やモダリティの利用状況分析“teamplay Usage”の機能を，ユーザーがカスタマイズできるようにした。ユーザーが設定した指標に基づいて，必要な情報だけを収集し，詳細な分析を行うことが可能となる。これにより，病院経営の改善やワークフローの効率化などに役立てられる。