プログラミング不要な3D医用画像AI訓練ツールをリリース

医用画像を利用したAI開発が盛んに行われているが、医用AIのニーズを最も知る医療従事者の多くは時間的な制約により、AIプログラミングを行うハードルは依然高い。イーグロース株式会社（本社：京都府京都市中京区、代表取締役 今西勁峰、以下「イーグロース」）は、この問題を解消するため、ノーコードで三次元医用画像に対するAI訓練ツールを開発しました。医療従事者らは、プログラミングすることなく、自施設のデータを利用したAI開発やアプリケーション化を簡便に行えます。なお、初期リリースでは最もニーズの高い3次元領域自動抽出AIの開発機能を提供し、他用途向け医用AIについても順次対応予定です。

AI Trainer

学習からアプリ化まで最短1週間程度

3次元画像用AI開発のプロセスは大まかに分けて学習データ入力(アノテーション)、データ前処理、モデル設計、訓練、検証、アプリ開発になります。従来なら最短数ヶ月掛かる上、3次元医用画像データを扱えるAI企業およびAIエンジニアが不足しているため、開発期間およびコスト面で実現が難しい場合も多くあります。
本ツールは当社製医用AI開発支援製品「Growth RTV」の追加機能として提供され、全プロセスをワンストップな環境下で行えます。DICOM-RTデータ内の定義済み関心領域(ROI)に対する自動抽出AIであれば、最短1週間程度でアプリケーション化可能です。

プログラミング不要で3D医用画像向けAI開発

AI開発は専用GUI画面で提供され、学習対象領域名や学習設定値を入力し、ボタンをクリックするだけで全AI開発ステップの実施ができます。学習済みAIは、ワンクリックで「Growth RTV」内に登録でき(学習済みモデル配置)、新規に読み込んだ症例データに対するAI実行もメニュー呼び出しで行えます。

AI学習・検証

AI呼び出し

3D水増しで訓練精度向上

3D医用画像のAI開発は学習用症例数が不足しがちであるが、本ツールは「Growth RTV」上に搭載されているランダム3D回転および微小変形機能等を利用して水増しながら訓練を実施することができ、少ないデータ数でも訓練精度向上が期待できます。

食道抽出学習に対する3D水増し効果(学習32例、検証8例)

ユーザ・施設間でAIの相互提供可能

訓練したAIおよび実行用コマンド群はユーザ間で受け渡し可能であり、Growth RTVのエクスポート/インポート機能を利用すれば、他部門や施設の「Growth RTV」ユーザへ提供し、幅広いユースケースにて活用できます。

AIの相互提供

当社の活用例（性別違和患者向け乳房切除術支援AIアプリを１週間で開発）

AIプログラミングを得意としている場合でも、本ツールを活用することでAI開発効率を向上できます。以下に当社内での利用例を紹介します。
トランスジェンダー（性別違和患者）の多くは、乳房切除を含む性別適合手術（SRS）を考えています。その内、男性らしい平らな胸に形成する乳房切除術において、説明用術後画像の作成には、技師が従来型画像処理ワークステーション上で数時間ほど画像編集作業を要し、大きな負担となっています。

当社では、施術済み患者データ群に対し、Growth RTVで一括データ処理した後、本ツールによって切除対象領域や骨の自動抽出AIを訓練し、術後画像を生成可能なDICOMファイル群として出力するアプリケーションを開発した。データ前処理からアプリケーションのプロトタイプ実装完了まではわずか1週間程度でありながら、Growth RTV上のメニューで簡便に呼び出して新規症例に適用でき、医用AI開発から社会実装までにおける大幅な時間短縮およびコスト低減に成功している。
※本アプリケーション開発は、ラジオロジークリニック扇町およびナグモクリニック大阪の協力による

自動作成した乳房切除術の術後説明画像

共同研究・ビジネスパートナーの募集

今後、当社は本AI訓練ツールやGrowth RTVに対し、分類学習モデル等の他用途AIの対応や対象画像の拡張を行うことで、利用シーンの拡大、医療従事者のAIリテラシー向上や医用AI開発人材の育成に貢献することを目的としています。対象分野の拡張および性能向上を目指して現在新たな共同研究およびビジネスパートナーを募集しています。