NEC、理化学研究所、日本医科大学は、複数の大学病院と共同で、医療分野における電子カルテとAI技術の融合研究を進め、前立腺がんを対象に医療ビッグデータを多角的に解析するマルチモーダルAIを構築した。3者が6月13日に発表した。
前立腺がんについての研究では、既に手術後から再発までの年数によってAIが捉えた予測因子のパターンが異なることを見いだしており、3者はこのマルチモーダルAIの実用化に向けた連携を推進し、治療計画の最適化や疾患の早期発見を目指す。
今回構築したマルチモーダルAIは、単独の検査データを対象とするのではなく、複数の検査データを利用して統合的に判断ができる。NECが保有する電子カルテをベースとした各種データを統合するプラットフォーム技術、理研が開発した広範囲画像解析技術や特徴選択などを活用している。これと日本医科大学をはじめとする複数の大学病院の医師による信頼性の高い検証データを組み合わせ、各種医療データを多角的に解析する。
医療ビッグデータの一つとしての病理生検画像解析結果（AIが3D病理画像上にがんの再発しやすさを定量化して青〈低〉から赤〈高〉で表示しており、赤く背の高い領域が再発に対して高リスクの予測因子を示す）
前立腺がんを対象にした研究では、がん再発までの年数によって再発メカニズムが異なる可能性が示されている。このことから、生成系AIにも使われる機械学習技術を応用した次元削減の改良や、AIが捉えた予測因子の多次元的な最適化を行うことで、既存手法と比べ、手術から5年後までの再発予測の精度を約10％向上させた。今後、さらに対象データを拡大し実用化に向けた検証を進めていく。
