| 研究課題/領域番号 |
21K07636
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分52040:放射線科学関連
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| 研究機関 | 独立行政法人国立病院機構九州医療センター(臨床研究センター) |
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研究代表者 |
野口 智幸 独立行政法人国立病院機構九州医療センター(臨床研究センター), その他部局等, 放射線部長 (40380448)
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| 研究分担者 |
松下 由実 国立研究開発法人国立国際医療研究センター, 臨床研究センター, 臨床研究統括部 室長 (50450599)
志多 由孝 国立研究開発法人国立国際医療研究センター, センター病院, 放射線診療部門・放射線管理室医長 (50774668)
山下 孝二 九州大学, 医学研究院, 助教 (80546565)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | Deep learning / 機械学習 / 深層学習 / 医用画像 / 人工知能 |
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| 研究成果の概要 |
人間の「知的判断」をコンピュータが行うAI技術が注目されている。特に自律学習・判断を行う「深層学習型AI」は、画像判定で飛躍的な発展を遂げているが、AIの判定プロセスは「ブラックボックス」とされ、基礎的な研究・検証が不十分なまま製品化が進んでおり、システムエラーに対して脆弱である。このリスクを避けるためには、AI判定プロセスを理解する基礎研究が不可欠である。本研究では、①医療情報の学習データキュレーション、②AI-CADの性能適正検証法、③AI-CAD開発支援のための医療系AIジェネラリストの育成を推進した。
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| 自由記述の分野 |
放射線医学レギュラトリーサイエンス研究
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本基礎研究では、医用画像などの医療情報について学習データをを収集・選別・調整する方法を深く探求するとともに、AI-CADの客観的かつ効率的に性能を適正に検証する方法を見出した。こうしたAI-CAD開発技術者との共同研究を通じ、医療側からAI-CAD開発を支援できる医療系AIジェネラリストの育成を推進した。今後は共同研究者らによる次世代AI開発が発展していくものと思われ、それを引き続き指導者として支援を目指す。
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