自治医科大学とDeepEyeVision、眼底検査画像から読影所見を自動生成するシステムを開発
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自治医科大学（栃木・下野市）と自治医科大学・筑波大学発ベンチャーのDeepEyeVision（栃木・下野市、ディープアイフュージョン）は11月12日、眼底検査の画像（目の奥の網膜を撮影した写真）から疾患名や読影所見を自動生成するシステムを開発したと発表した。
今回開発したシステムは、従来の自然言語に加えて、画像や音声、動画など複数のモダリティを入出力情報として扱える機械学習モデルである「大規模マルチモーダルモデル」（LLM）を使用。LLMの特性を生かし、眼底画像や電子カルテに記載された受診者の年齢や性別、既往歴等の問診情報などを同時に取り込み、適切な検査所見案をテキストとして出力する。また、出力したテキストを参考に、読影を担う眼科専門医が所見を作成するワークフローを構築するため、読影にかかる時間が削減されるとしている。
自治医科大学とディープアイフュージョンでは、今回開発したシステムを、内閣府の戦略的イノベーション創造プログラム（SIP）第3期補正予算「統合型ヘルスケアシステムの構築における生成AIの活用」の一環として構築。同プログラムで開発する日本語LLMと結合した上で、2024年度内をめどに自治医科大学健診センターで試験運用するほか、ディープアイフュージョンが提供する眼底画像遠隔読影サービスのシステムに組み込んで運用することで、読影時間の短縮等、定量的な効果測定を行うという。
