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アリババ、新型肺炎の新たなAI診断技術を開発 正確度96% 中国

人工知能(AI)が自動で新型肺炎のCT画像を分析・識別する様子(撮影日不明、提供写真)。(c)CNS

人工知能(AI)が自動で新型肺炎のCT画像を分析・識別する様子(撮影日不明、提供写真)。(c)CNS

【CNS】人工知能(AI)が新型コロナウイルスによる肺炎との闘いで「新兵器」になりつつある。阿里巴巴(アリババ、Alibaba)は15日、アリババ系研究機関の「達摩院(DAMO)」が、クラウドサービスを主業務とする阿里雲(Alibaba Cloud)と共同で、新型肺炎に関する新しいAI診断技術を開発したことを明らかにした。

 このAIは、新型肺炎の疑いがある患者のCT画像を20秒以内に判読できる。分析結果の正確度は96%に達し、診断効率を大幅に引き上げることが可能だ。16日より運営を開始した河南省(Henan)鄭州市(Zhengzhou)の「小湯山(Xiaotangshan)医院」では、このアルゴリズム補助による臨床診断を導入済みという。

 新型肺炎の流行初期では、確定診断のサンプル数が少なく、医療機関では高水準の臨床診断データが不足していたため、核酸検査を病原学的証拠として診断の主な参考基準としていた。

 臨床診断のデータ数の増加に伴い、映像学的ビッグデータの特徴も次第に明らかとなり、CT画像の診断結果の重要性が増していった。国家衛生健康委員会が公表した診療案第5版に基づき、核酸検査の結果で判断する必要はなく、CT画像の診断結果を感染の基準とすることになった。

 新型肺炎患者の胸部CT画像の特徴は、片肺あるいは両肺にまだら状あるいはすりガラス状の結節陰影が見られるなどの微細な変化がある点だ。1人の患者のCT画像は約300枚もあり、肉眼で分析する場合、約5~15分かかってしまう。 「達摩院」の医療AIチームは、最新の治療案や鐘南山(Zhong Nanshan)などの権威チームが発表した臨床的特徴に関する論文などに基づき、浙江大学(Zhejiang University)第一付属病院、「万里雲(Wanli Cloud)」「長遠佳(Changyuanjia)」など複数の医療機構と協力し、5000例を超す患者のCT画像サンプルデータに基づき、訓練データの病変形状を学習させ、全く新しいAIアルゴリズムモデルを開発した。

 説明によると、NLP(自然言語処理)の回顧性データとCNN(畳み込みニューラルネットワーク)を用い、CT画像の識別ネットワークを訓練することにより、AIは迅速に新型肺炎と普通のウイルス性肺炎の画像を識別できるようになり、最終的に識別正確度は96%に達したという。

 AIが一つの病例を診断するのに必要な時間はわずか20秒足らずで、医師の負担を効果的に軽減できる。このほか、AIは病変部位の占める比率を直接計算することで、病状の程度を明らかにし、臨床診断の効率を大幅に引き上げることが可能としている。【翻訳編集】 CNS/AFPBB News|使用条件