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グルーヴノーツと東大病院、深層学習とマルチモーダルを用いた疾患画像予測の共同研究を開始

グルーヴノーツは、同社のクラウドAIプラットフォーム「MAGELLAN BLOCKS(マゼランブロックス)」を活用した「医療画像と診療情報を統合させる深層学習×マルチモーダルによる高精度な疾患画像予測モデルの開発」を目的とした研究を、東京大学医学部附属病院(東大病院)と共同で行う。

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同社によると、深層学習の発展に伴って画像解析技術が実用化し、医療分野の画像診断領域において、AI技術の応用が進みつつある。

しかし医療現場では画像情報以外にもさまざまな診療データが存在し、診断に利用されている。近年画像と数値などの異なる種類のデータを同時に学習する「マルチモーダルAI」が注目されており、医療分野への応用が期待されている。

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東大病院はこれまで、患者の年齢や性別、腫瘍マーカーなどの血液検査などの診療データを基にして、AI技術を用いた疾患予測の研究を行ってきた。今回の共同研究では、MAGELLAN BLOCKSを用いて診療データを統合した疾患画像予測モデルの作成、精度検証を実施、今後は医療現場での社会実装を目指すとしている。

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