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動画生成AIやChatGPTなどの対話型AIの需要が急速に高まる中で、医療業界でもAIの活躍が注目されています。
AIの技術の進化により、医療分野では診断や治療支援、患者ケアの質が向上しています。 特に、タンパク質構造の解析による新薬開発や、CTやMRI、レントゲンなどの医療画像の解析による診断支援、対話型AIを活用した医療文書の作成、患者対応への活用、AIを活用した手術支援ロボットの精度向上などが期待されています。
その中でも、今回は【医療画像解析】に特化したMETA SAM2(Segment Anything Model 2)のオブジェクトを自動的に検出・認識するセグメンテーション技術を活用した事例をご紹介します。
META SAM2を詳しく紹介した記事はこちら↓↓↓
＞＞＞＞＞＞＞＞＞AIと変える私たちの未来 【コンテンツ制作編】＜＜＜＜＜＜＜＜＜
3.身近で活躍する最新AI「SAM2」の技術【医療画像解析編】
【①】SAM2を使った医療向け画像解析AI「MedSAM2」
最新技術「SAM2」を応用して開発された医療画像解析向けAI「MedSAM2」は、高精度な位置情報技術とAIによる自動セグメンテーション技術の組み合わせにより、医療画像解析におけるAI活用の可能性を広げる画期的なソリューションです。
主に医療画像(MRI、CT、X線)などのデータを高精度で解析し、病変部位の特定や診断支援を行うためのソリューションとして設計されており、今まで属人化していて診断までに多くの時間がかかった医療画像の解析が大幅に改善されることが期待されています。
MedSAM2には、医療画像解析に特化したさまざまな機能が組み込まれており、医療現場における診断の質と効率を高めるための様々システムが備わっています。
画像内の組織や臓器、病変部位をSAM2の自動セグメンテーション技術で瞬時にセグメント化するこで、今まで医師が手作業で行っていた時間のかかる作業を短縮し、診断結果における一貫性も保たつことができます。
さらに、高精度な部位検出により、高い精度で病変部位の識別が可能になったため、がんや脳血管障害などの異常箇所をミリメートル単位で精密に識別し診断の精度を格段に向上させます。
統合したデータベースをもとに解析するため、患者の過去の診断データも考慮した画像解析が可能になります。これにより、患者ごとの包括的なデータをもとに画像解析が可能となり、がんのステージ進行や再発リスクなどをAIが予測することで、医師が的確な治療計画を立てるための支援も行えます。
【補足】
「MedSAM2」は医療画像解析に焦点を当ててSAM2を活用した技術ですが、それとは別に「FS-MedSAM2」という類似の名前で医療現場での機器管理や患者管理に焦点をあてた異なる医療ニーズに対応するシステムがあるので、混同しないよう注意してください。
MedSAM2の導入により、医療現場では以下のような新たな価値が創出されることが期待できます。
①診断結果の正確性向上
医療画像の解析は多くの場合、医師が手動で行う必要があり、その作業には非常に時間がかかるため負担が大きいです。 特にCTやMRIは臓器、血管、腫瘍、脂肪組織などが密集して写るため、境界が曖昧であり、それぞれの構造を識別することが難しい上に、多くの画像データをもとに診断結果を出す必要があるため、作業者の経験による精度のばらつきが生じやすいです。
そのためAIを活用した自動化された画像解析の技術は、主観に依存しない一貫した診断結果を実現できる革新的なアプローチといえます。
②医療従事者の負担軽減
上記のようにとても複雑で膨大な画像データを自動で画像解析するため、今まで限られた人材でしか読影することができなかった上に、多くの時間を費やしていた画像解析の作業から解放されます。そのため、医師が診断や治療方針の決定などの他業務に集中できるようになり、負担が軽減されるとともに、遅延による治療方針の誤りなどを防ぐことも期待できます。
③リアルタイムでの迅速な診断
現状、CTやMRIなどの医療画像の読影には、高度な専門知識と資格が必要です。しかし、今後「MedSAM2」の画像解析の正確性が認められれば、リアルタイムでの精密な画像解析と当日診断などの診断業務における飛躍的進歩が見込めます。
3.まとめ
今回は"身近で活躍する最新AI「SAM2」の技術【医療画像解析編】"をご紹介しました。SAM２は画像内のオブジェクトを自動的に検出・認識しセグメンテーションする能力を持った優れたAIモデルです。
現状では病変部位や形態が多様で、がんやその他の病変は非対称で不規則な形状配置ことが多く、自動解析が不正確な場合もあるため、さらなるAIモデルの徹底的な学習や、自己学習能力の向上が医療現場における改革のカギを握るでしょう。
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