AIメディカルサービス(以下、AIM)とソフトバンクは、内視鏡検査の映像を5Gで伝送して、AIで画像診断補助を行う実証実験を2021年3月3〜4日に実施した。地域間における医療格差の解消に向けた取り組みである。「内閣府 戦略的イノベーション創造プログラム(SIP)」において採択された、「AIホスピタルによる高度診断・治療システム」の社会実装に向けたプロジェクトの一環として実施した。

 実証実験では、離島や過疎地の病院などから遠隔地の専門医に対して、患者の内視鏡検査の映像を5Gでリアルタイムに伝送し、専門医がAIを活用してがんなどの診断補助を行うケースを想定した。AIMが開発し、内視鏡と連携してAI画像解析により疾患有無の判断補助を行うシステム(以下、AI画像判定システム)と、ソフトバンクの5Gネットワークを活用した。

 具体的には、医療法人 ただともひろ胃腸科肛門科 院長の柴田淳一氏の立ち会い協力の下、次の項目に関する比較を行い、遠隔で診断補助を行うケースを想定した上で、5GやAI画像判定システムの有用性を検証した。

■内視鏡専門医による伝送映像の比較
(1) 内視鏡の装置とモニターを通信ネットワークでつなぎ、あらかじめ撮影した内視鏡検査の映像を5G/4G経由でモニターに伝送。
(2) 画質やスムーズさ、病変の確認可否についてそれぞれ目視で確認して、通常の内視鏡検査時と比較。

■AI画像判定システムによる疾病確率の比較
(1) 内視鏡検査の映像から画像を切り出して、直接AI画像判定システムで読み込む。
(2) (1)と同じ映像を5G/4Gで伝送した上で(1)と同じタイミングで画像を切り出し、それぞれAI画像判定システムで読み込む。
(3) (1)〜(2)において、AI画像判定システムが算出した疾患有無の確率を比較。

伝送された内視鏡検査の映像を確認する様子(左)、AI画像判定システムの画面(右)(出所:プレスリリース)

 その結果、画質やスムーズさについては、通常の内視鏡検査時と比較して、4Gでは映像の乱れがあったが、5Gではほぼ遜色がないことが確認できた。病変の確認可否については、4Gでは映像の乱れの影響により小さな病変を確認できない、または判断に迷う場合もあるが、5Gでは微細な血管やポリープなども鮮明で確認しやすいことを確認した。

 AI画像判定システムによる疾病確率の比較に関しては、内視鏡から直接画像を読み込んだ場合と比較して、5G/4Gを経由した場合ではほぼ同等の正しい数値を算出した。今回の実証実験を通して、遠隔診断補助システムを実現する上で、5GおよびAI画像判定システムの有用性が十分にあることを確認したとしている。


(タイトル部のImage:monsitj -stock.adobe.com)