人工知能技術により駆動される臨床データ構造化のためのプラットフォームの開発

Development of easy-to-use annotation platform for medical data driven by artificial intelligence technologies

放射線治療では，診察，治療計画の作成，治療および経過観察のいずれの過程においても，医用画像とそれを処理するための高度な画像解析技術が重要な役割を果たし，診療過程において質的，量的に膨大なデジタルデータが蓄積されてきた。しかしながら，現状においては，その多くが不均質で構造化されておらず，価値創造の機会が大きく棄損されている。人工知能技術を用いた臨床支援システムを確立することは，個別化・精密化された医療体系に寄与するのみならず，高齢化で逼迫する我が国の医療の持続可能性という観点からも急務であり，そのためには良質で構造化されたデータセットをいかに構築するべきかという課題を解決しなければならない。本稿では，人工知能技術により駆動される，臨床データを構造化するためのプラットフォームの開発を目指した国立がん研究センターにおける取り組みについて紹介する。

Current application of deep learning in medical imaging has proven its capability of detection, diagnosis, and characterization of diseases. However, there are still several obstacles to developing artificial intelligence-based diagnostic support systems, such as the lack of standardized medical information, and the potential burden of the data labeling process. Here, we introduce a proof-of-concept model of an integrated system of artificial intelligence in the hospital to overcome these difficulties and to improve clinical workflow based on the collaboration between medical doctors and intelligent machines.