名城大学、CT画像×AI対話で所見自動生成　肺がん診断を支援する新技術を開発

名城大学は24日、胸部CT画像とAI対話を組み合わせ、肺がん診断における所見を自動生成する新たな診断支援技術を開発したと発表した。

研究の概略図

医用画像をもとに医師が対話形式で情報を引き出せる点が特徴で、診断精度の向上とばらつきの抑制が期待される。

肺がんは死亡原因の上位を占め、早期かつ正確な診断が求められる一方、CT画像の読影には高度な専門知識と多くの作業負担が伴い、医師間で判断に差が生じることが課題とされてきた。従来のAI診断も主に良悪性の分類にとどまり、診断の根拠となる所見の説明が難しい点が指摘されていた。

同学情報工学部の研究グループは、画像と文章を同時に扱う視覚言語モデルを活用し、画像・質問・所見文を対応づけた独自のデータセットを構築。これにより、「形状は？」「内部構造は？」といった医師の質問に応じて、肺結節の特徴を文章として提示する視覚的質問応答（VQA）技術を実現した。

この手法では、医師の関心に応じて必要な情報を段階的に提示できるため、診断プロセスの可視化につながる新しい枠組みとなる。単一の結果を提示する従来型AIと異なり、診断の根拠を示しながら支援できる点が大きな特徴だ。

また、自由記述の診断レポートではなく、構造化された情報をもとに学習データを整備したことで、より正確で一貫性のある所見生成を可能にした。今後は、医師間の診断差の低減や、臨床現場における実用的な支援ツールとしての活用が期待される。

本研究成果は、3月27日付で国際学術誌「International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery」に掲載された。

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