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国立がん研究センターは、富士フィルム㈱と共同で、医師がＡＩ技術を開発できる研究基盤システム『ＡＩ開発支援プラットフォーム（ＰＦ）』を開発した。臨床現場で行われている画像診断環境に近い操作感で効率的かつ直感的に画像の閲覧やアノテーション（データの加工）ができるなど、高度な工学的知識がなくても、学習データの作成から学習の実行・評価までの一連のＡＩ開発プロセスが実行できる環境を提供する。このシステム開発により、ＡＩ技術を活用した画像診断支援技術の研究開発の加速が期待される。今後、両者共同で同ＰＦの研究活用と有用性の検証を進め、富士フィルムが製品化を目指す。
ＡＩ技術の一手法である深層学習技術を活用した医用画像の診断支援技術は、社会実装が始まっている。臨床現場のさまざまなニーズに応えるため、研究機関や医療機関、企業による研究開発が広く進められている。
一方で、高精度なＡＩ技術を開発するためには、良質な学習データを医師が加工（アノテーション）する必要があり、膨大な時間がかかる。さらに、学習データの作成・管理から学習モデルの作成・管理から学習モデルの設計、学習の実行・評価まで、一連の開発工程にかかる高度な工学的知識の習得が障壁となっており、医師のＡＩ技術開発を支援するソリューションが求められている。
同ＰＦは、臨床現場で使われている画像診断環境に近い操作感で効率的かつ直感的に画像の閲覧や加工ができるなど、高度な工学的知識がなくても、学習データの作成から学習の実行・評価までの一連のＡＩ開発プロセスが実行できる環境を提供する。
①プロジェクト管理、②アノテーション、③学習管理、④ＡＩ実行・ＡＩ技術により駆動するアノテーション支援―などの機能を有している。臓器の認識や腫瘍などの関心領域の抽出を可能にするセグメーション機能を開発。新しい画像に対して、戒は途中の学習済みＡＩエンジンを使って抽出した領域に編集を加えることで、効率的に情報加工を進めることができる。
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