医療情報システム:IMISを用いた甲状腺癌の画像診断AI構築と発癌機構の解明

高知大学医学部附属病院総合医療情報システム：Integrated Medical Information System (IMIS) で蓄積された甲状腺超音波画像を用いて、甲状腺癌画像判別のためのArtificial intelligence (AI) 学習による深層解析と、作成済である網羅的な内分泌・甲状腺疾患画像データベースから癌解析アルゴリズムを構築する、AI/アルゴリズムハイブリッド解析システムをプログラミング構築し、遠隔画像診断システムへの応用や、甲状腺癌の発癌制御機構の解析をすすめる。甲状腺疾患・癌画像解析の基本データにおいては、既に高知大学医学部附属病院での約20年以上の IMIS (高知大学医学部附属病院総合医療情報システム：Integrated Medical Information System) を用いた診療をもとに、内分泌・甲状腺疾患の網羅的な画像データベースを構築済である。AI画像解析においては、深層解析システムである Deep Station 2：Deep Analyzer を用いて、画像データベースのサンプル画像からの深層学習によりテスト評価中である。画像解析のためのアルゴリズム構築においては、基礎となる複数の指標 (超音波画像：腫瘍の輝度、歪み度、結節と非結節部の相対的エコー輝度の数値化、被膜突出の有無、石灰化・嚢胞・嚢胞内病変等の有無）等からの数値・階層化をすすめている。

高知大学医学部附属病院総合医療情報システム：Integrated Medical Information System (IMIS) で蓄積された甲状腺超音波画像を用いて、甲状腺癌画像判別のためのArtificial intelligence (AI) 学習による深層解析と、作成済である網羅的な内分泌・甲状腺疾患画像データベースから癌解析アルゴリズムを構築する、AI/アルゴリズムハイブリッド解析システムをプログラミング構築し、遠隔画像診断システムへの応用や、甲状腺癌の発癌制御機構の解析をすすめる。甲状腺疾患・癌画像解析の基本データにおいては、既に高知大学医学部附属病院での約20年以上の IMIS (高知大学医学部附属病院総合医療情報システム：Integrated Medical Information System) を用いた診療をもとに、内分泌・甲状腺疾患の網羅的な画像データベースを構築済である。AI画像解析においては、深層解析システムである Deep Station 2：Deep Analyzer を用いて、画像データベースのサンプル画像からの深層学習によりテスト評価中である。画像解析のためのアルゴリズム構築においては、基礎となる複数の指標 (超音波画像：腫瘍の輝度、歪み度、結節と非結節部の相対的エコー輝度の数値化、被膜突出の有無、石灰化・嚢胞・嚢胞内病変等の有無）等からの数値・階層化をすすめている。