2026年6月5日・6日に虎ノ門ヒルズフォーラムで開催された「第8回日本メディカルAI学会学術集会」にて、当社代表が一般口演を行いました。
今回の発表では、単純CT画像から胆嚢を自動抽出するための3D U-Netを用いた手法について報告しました。
胆嚢はCT画像全体に占める割合が非常に小さく、AIモデルが学習しにくい臓器の一つです。本研究では、胆嚢周辺を重点的に学習する「Target-Focused Patch Extraction」を用い、限られた症例数の中でも効率的に特徴を学習する方法を検討しました。
モデルには比較的コンパクトな3D U-Netを採用し、Google Colab Pro上で学習・検証を行いました。大規模な計算基盤に依存するのではなく、対象となる臨床課題に合わせてモデルや学習方法を工夫することを重視しています。
今後は、セグメンテーション手法の検証を重ねるとともに、炎症所見の定量評価や手術難易度予測などへの応用を検討していきます。
本研究は当社サービスとは別の臨床研究活動ですが、医療現場の課題を理解し、自らAIモデルを構築・検証する経験は、医療AIに携わる上で重要な基盤の一つと考えています。
今後も、臨床とテクノロジーの双方の視点を大切にしてまいります。
