社会的背景

原発性悪性骨腫瘍は、いわゆる「希少がん」であるものの、小児や思春期・若年成人（Adolescent and Young Adult, AYA）世代に多く発症し、その治療について厚生労働省でも近年診療・支援対策が謳われている分野である。予後を規定する主因子として、初診時の転移の有無が挙げられ、如何に初診時の見逃しや診断遅延を改善できるかが最も重要なポイントである。しかしながら、その希少性から、専門とする医師も少なく、診断が遅れて転移をきたし亡くなる患者があとを絶たず、診療体系の改善が問題となっている。
 

活動の目的

近年、人工知能(Artificial Intelligence; AI)の発展は目覚ましく、医療分野への発展も期待されている。AIによる画像、病理診断技術は現在世界中で研究が行われているが、骨腫瘍に対する技術の以前に、「骨」に対する人工知能技術もまだ発展途上である。本研究では原発性悪性骨腫瘍の画像診断支援技術の確立を目指し、特に一般外来初診時レントゲン(Xp)による見逃しを減少させ、一人でも多くの子供の命を救うという非常に重要かつ挑戦的な研究である。
 

活動の概要

岡山大学病院を中心として、複数の骨軟部腫瘍診療施設からデータ提供を受けて人工知能の開発を進めている。また、人工知能技術を扱う外部企業とも連携し、診療システムへの組み込みを目指している。

 

期待される効果

本研究により全ての診療現場での一定水準の読影レベル確保が達成される事が期待される。