理化学研究所(理研)は9月18日、人工知能(AI)を用いて胎児の心臓異常をリアルタイムに自動検知するシステムを開発したことを発表した。これにより、早急に治療が必要な重症かつ複雑な先天性心疾患の見落としを防ぎ、早期診断や綿密な治療計画の立案につなげることが期待できるようになるという。
同成果は、理研 革新知能統合研究センターがん探索医療研究チームの小松正明 研究員、浜本隆二チームリーダー、理研AIP-富士通連携センターの原裕貴 副連携センター長(富士通 執行役員)、昭和大学 医学部産婦人科学講座の松岡隆 准教授らの共同研究グループによるもの。文部科学省の「次世代人工知能技術等研究開発拠点形成事業補助金」による支援により行なわれた。
生まれつき、心臓になんらかの異常が認められる先天性心疾患は、全出生児の約1%に見られ、すべての先天性疾患の中でも発症頻度が高いことが知られているが、近年の治療技術の発展により、胎児期に診断された先天性心疾患の新生児に対し、出生直後から1週間以内に治療を行うことで、出生後の診断から手術などの治療に至る場合に比べ、症状の改善・回復が見込めるようになってきたことから、早期診断による綿密な治療計画の立案の必要性が求められるようになってきた。
しかし、胎児の心臓は小さく複雑であるため、超音波検査での観察には熟練した技術などが必要であり、産婦人科医の減少なども相まって、その医療レベルの差を埋める技術の確立が求められていた。
今回、研究グループは、超音波画像中に映る複数の物体の位置・分類を高い性能で判別できるAI技術「物体検知技術」を胎児の心臓の異常検知に活用できると考え、研究を開始。昭和大学病院産婦人科で得られた2000枚の超音波検査画像を教師データに、物体検知技術の学習を実施。超音波検査の動画上に映るべき胎児心臓と周辺臓器の各部位が実際に映っているかを「確信度(AI自身が予測に対して、どの程度確信を持っているかを示す値)」として高速で算出し、検査画面上にリアルタイムで表示する胎児心臓超音波スクリーニングシステムを構築することに成功したという。
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物体検知技術を活用した胎児心室中隔の異常検知例 (出所:理研Webサイト)
また、各部位について確信度の累積・時間経過をレポートし、各部位の確信度を一覧表示する検査結果表示システムも開発。これにより、どの部位が異常判定に影響したのかを一覧表示で把握・説明できるため、考えうる先天性心疾患を推定できるようになったとする。
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今回開発された、胎児心臓超音波スクリーニング異常検知システム (出所:理研Webサイト)
なお、研究グループでは今後、昭和大学病院4病院の産婦人科にて実証試験を本格的に進めることで、スクリーニング精度の向上・実証と検査対象の拡大を図っていくとするほか、2020年度までに富士通のAI技術「FUJITSU Human Centric AI Zinrai」への適用を行い、クラウド、オンプレミス、超音波機器メーカーとの提携など、多様な形態でAIによる胎児心臓超音波スクリーニングの世界に先駆けた社会実装(早期臨床応用)の実現を目指すとしている。
