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何よりもまずは「データベースの構築」

 サブテーマCの研究開発では、リキッドバイオプシーによる癌の早期診断システムや内視鏡の操作支援技術の開発を目指す。

「医療現場のAI活用は、日本の将来に不可欠。そのための資金調達にも力を入れたい」と話すがんプレシジョン医療研究センターの中村祐輔氏。(撮影:栗原 克己)
「医療現場のAI活用は、日本の将来に不可欠。そのための資金調達にも力を入れたい」と話すがんプレシジョン医療研究センターの中村祐輔氏。(撮影:栗原 克己)
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 血液を使って癌の診断を行うリキッドバイオプシーをいち早く実用化するために、AIを活用する。患者の検体から得られた情報と経過に関する膨大なデータを解析することで超高精度な癌診断システムを確立することを目指す。「いずれは一般病院でも行える検査にしたい」と中村氏は述べる。

 AIを使った内視鏡操作の自動化も検討する。内視鏡検査は術者の技術によって、検査時間や患者負担に差が生じる。特に、大腸内視鏡は蛇行する管を通さなくてはならないため、「操作がとても難しい」(中村氏)。そこで、空間データを使って、前方に隙間があるかどうかをAIが認識して自動で内視鏡先端の角度を変える技術の開発を目指している。「術者が操作に集中し過ぎて異常を見落とすことが減るだろう」と同氏はみる。

 そして、こうしたAI活用に何よりも欠かせないのが、サブテーマAで取り組む医療データベースの構築である。現在、医療機関や診療科ごとに異なるシステムに保存されている電子カルテや画像所見などの情報を統合することを目指す。別々に保存されている膨大なデータを1つに統合することは容易ではないが、「データを活用するためには乗り越えなくてはいけない壁」と中村氏は意気込む。