2020 Fiscal Year Annual Research Report
人工知能技術を利用した医用画像診断支援システムの倫理リスクマネジメント手法の研究
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20K12708
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| Research Institution | Hokkaido University |
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Principal Investigator |
平田 雄一 北海道大学, アイソトープ総合センター, 准教授 (00821985)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
平田 健司 北海道大学, 医学研究院, 准教授 (30431365)
南須原 康行 北海道大学, 大学病院, 教授 (30322811)
白土 博樹 北海道大学, 医学研究院, 教授 (20187537)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 人工知能 / 医用画像診断支援システム / 倫理リスク |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、将来的に重要性が増すと予想される人工知能技術を利用した医用画像診断支援システムの倫理リスクを具体化するための新しいリスクマネジメント手法の構築を試み、人工知能技術を利用した医用画像診断支援システムの倫理リスクの低減策の検討を詳細に深く行えるようにすることを目的とした。
具体的には、本研究では、医学物理学の放射線治療分野や放射線安全管理分野において、既に活用されている複雑なシステムを、システムの要素(コンポーネント)間の入力と出力により決定される制御関係の安全性に着目して解析する安全解析手法であるSTAMP(System Theoretic Accident Model and Processes)を、人工知能技術を利用した医用画像診断支援システムの倫理リスクのリスクマネジメントに応用した。
2020年度は、新しい倫理リスク・マネジメント・モデルを、医用画像に関する倫理リスク事項のネットワークを高速に処理するために本研究で購入した高速データ処理が可能な高性能ワークステーション上に実装されたSTAMPのモデリングツールであるSTAMP Workbenchを基盤とした新しい倫理リスク・モデリング・システムにより構築した。
その結果、本研究で構築した、STAMP Workbenchを基盤とした、人工知能技術を利用した医用画像診断支援システムの新しい倫理リスクマネジメント手法は、放射線治療における事故防止のための強力なツールとなりえることが明らかになった。
そして、日本放射線腫瘍学会第33回学術大会において、本研究の分担者全員と共同して上記研究結果を発表した。
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Research Products
(1 results)
