に取り組んでいます。共同研究講座での役立てていくかという研究・開発に積極的に参加しており、ＡＩを臨床にどのようにホスピタルによる高度診断・治療システム」

ション創造プログラム「ＡＩ（人工知能）

なお、当院は、内閣府の戦略的イノベーかれていましたが、実際にＡＩがどれだけわる」など、センセーショナルな文言が書の能力を上回る」「画像診断医に取って代れています。論文レベルでは「画像診断医関する発表が多数あったのは強く記憶さともあり、学会等で研究レベルでのＡＩに2025 年には意欲的な機能を盛り込んだ統合診療棟を建設し、より未来に向けての医療提供体制を整備する。

2020 年10月にはAI 機能搭載の最新画像ビューワを導入し、診断の質と業務効率に大きな成果を出している。
最新ビューワ導入の経緯とAI 技術の有用性、可能性について、土岐病院長、富山教授らに話を聞いてみた。

そのため、読影医は残業を強いられるな

き 画 像の 枚 数 は 飛 躍 的 に 増 加 し ま し た。

ＲＩ検査による読影件数および読影すべる工学的技術の進歩は著しく、ＣＴやＭないでしょうか。昨今の画像診断に関す担がどの程度軽減されるかにあるのでは使用の有無のポイントは、読影医の負して積極的に利用する医師もいました。

医師もいれば、逆にたいへん便利であるとＡＩ機能を不要であるとして使用しない

大阪大学医学部附属病院は、2018年に内閣府の戦略的イノベーション創造プログラムに採択されるなど、え、ＡＩ技術の１つである Deep Learning ど労働負荷も大きくなっているのが課題となっています。それらが、いわゆる病を使って開発した診療支援機能（以下Ａ

臨床に役立つか、自身で使ってみようと考」
SYNAPSE SAI viewer“AI ホスピタル” 目指す西の有力大学病院が、PACSビューワに最新AI 機能を搭載させて、診断の質の向上と業務の効率化を実現する――実際にＡＩ機能を搭載したビューワ（シナプス サイ ビューワ）」を導viewer入することにしたのです。

最近のトピックとしては、富士フイルム行っています。検査件数は、ＣＴやＭＲＩ

日々、高レベルの画像診断とＩＶＲ診療をワとして、以来、高い評価を得ています。とにより操作性が高く、扱いやすいビュー用してきました。
「 SYNAPSE」は機能的なユーザーインターフェイスを有するこ

年から富士フイルム社製のＰＡＣＳ

大阪大学医学部附属病院は、２０１７用については、各読影医に任せていますが、方が異なるという点です。ＡＩ機能の使ビューワを使用する読影医によって役立ち

放射線科内で「 SYNAPSE SAI viewer」
を 使 用 して みて 面 白いな と 感 じ たのは、術はレベル０から５までの段階があり、最かと感じています。自動車の自動運転技用は、車の自動運転技術に近いのではない私見ですが、ＡＩ技術の画像診断への応いでしょうか。

ることは、ＡＩ機能の大きな意義ではな

落としやすい病変をＡＩ機能がカバーす全に無くすことは不可能です。そこで見Ｉ 機 能 ） を 搭 載 し た「 SYNAPSE SAI 変の“見落とし”につながっているのですが、読影医も人間ですので、ミスを完――ＡＩを実装したＰＡＣＳビューワを導と２０１９年に「人工知能画像診断学共像データをより簡便に利活用できるよう（シナプス ヴィンセント）」な
VINCENTども使用することができ、その結果、画く、３次元画像解析システム「 SYNAPSE

が、若い医師や学生たちも同様だったよう

先述のとおり、当院ではＡＩに関するになりました。

射線科でもＡＩの研究を進めることになったのです。当時は、ディープラーニング技共同研究講座を開設したこともあって、放医学科などからも一緒に研究したいという術が画像診断との親和性が高いというこなどの医学科だけでなく、保健学科や獣要望が寄せられています。

からの興味・関心も高く呼び、整形外科講座は放射線科だけでなく、他の診療科まっています。嬉しい誤算だったのが、同で、多くの優秀な医師たちが同講座に集私自身もＡＩにたいへん関心がありました

発などを進めることを目的としています。

検査、一般撮影や核医学検査も含めると、 「 SYNAPSE（ シナ プス ）」を 導 入し、運万件に達しています。

同研究講座」を開設したことが挙げられ他の診療科でもビューワソフトだけでな

サ ー バー 型 の シ ス テ ム に なった こ と で、を使用された感想をお聞かせください。

入した経緯についてお聞かせください。

読影医の画像診断業務をサポート
臨床面・研究面での貢献に期待「研究やその成果に期待しています。

CO

大阪大学 大学院医学系研究科
放射線統合医学講座 放射線医学教授

富山憲幸 氏に聞く―― 放 射 線 医 学 講 座 の 現 体 制 と 最 新 ト
まず体制ですが、現在、放射線医学講ピックからお聞かせください。
座と関連する２つの共同研究講座が、大阪大学医学部附属病院の放射線診断・Ｉ04を用いた医用画像診断支援システムの開

名 以 上 の 大 学 院 生 が、大阪府

大阪大学医学部附属病院
2 0 2 2ます。同講座の開設は、人工知能（ＡＩ）

名の医師とＶＲ科と放射線部を構成し、合わせて約STORYER

V療 2022年4月号 （ 10 ）新 医（ 11 ） 新 医 療 2022年4月号

同院の放射線診断・IVR 科では、2019 年にAI 関連の共同講座を開設し、画像診断への活用を研究しているが、1987 年大阪大学医学部卒。大阪船員保険病院、ブリティッシュコロンビア大学附属バンクーバー総合病院、国立療養所愛媛病院等を経て 2002 年大阪大学大学院医学系研究科 放射線医学 講師、2007 年同准教授、2010 年より現職。

10

新技術に対する積極的な姿勢で知られるが、AIを活用した病院の基盤整備への取り組みもその一環である。

富山憲幸（とみやま・のりゆき）氏

3017なりハードルが高いですが、ハンズオフや高のレベル５、完全自動運転化にはまだか――ＡＩによる画像診断技術に関する課は、大きいですね。
成する必要があります。放射るのに有用な画像データを作線科では、富士フイルムと開タを利用しながら、より高性当院の持つ数多くの画像デー設した共同開発講座において、工知能に教師データを学習させる必要がていますが、ディープラーニングでは、人能なＡＩによる画像診断技術ＡＩによる画像診断技術の研究を進め題は何でしょうか。と考えている人もいますし、自動運転によの技術についても、操作の煩雑さから不要あり、その教師データの分かり易さによっ――ＡＩ技術の運用面におけの開発を進めています。

は実現されつつあります。しかし、これらアイズオフが可能なレベル２～３についてるハンドル操作が運転者自身の運転感覚
Ｉ技術には得意領域と苦手な領域がありてＡＩの性能が変化します。そのため、Ａ

私は、画像診断におけるＡＩ技術の普しょうか。

る 課 題 について はいか がでと異なることから忌避する人もいます。

得意な領域は、製品化が最も進んでいます。

だけでなく、使い方も重要と逆に苦手な領域は腹部領域です。腹部部単純写真の読影用にＡＩ技でＰＡＣＳの更新があり、胸画像診断補助ソフトウェアの臨床使用に１月に「人工知能技術を活用した放射線るトラブルも起こりがちで、読影レポートその異動が多いことから引き継ぎに関す線科が中心となって、既読管理システムを導分用にチューニングできるようになると、組織と病変とのコントラスト差は大きく、る胸部領域です。ＣＴ画像では正常な肺院の関連施設である医療施設なります。例えば、最近、当のＭＲＩ画像などは微妙なコントラストの術を導入するか議論になった究課題であると感じています。

病変の鑑別・診断では、気胸のように関する管理指針について」と題したガイドの未読が問題となっていました。そこで、診療情報をクラウド上に預け、利活用するこ及は、画像診断能の向上だけでなく、自さらに促進するのではないかと考えていまがっています。

ＡＩが認識し易い点が性能の向上につなり替えるだけで自動で自分用の設定を読かの設定が容易にできる上、ログインを切違いを見なければなりませんし、教師デー

ＡＩ技術は、性能そのものり、自分好みにどのＡＩ機能を利用するす。この点で、「 SYNAPSE SAI viewer」
は複数のＡＩソフトが並立的に稼働しておみ込んでくれるのは、非常に歓迎すべきこは、胸部単純写真は呼吸器内あくまで参考程度ですが、今後は人工知ことがあります。その施設で科医が読影をしているのです
能の意味づけを決めなければならない時

タ を 作 成 す る に は 病 変 部 位 を セグ メン

が、仮にＡＩ技術を導入した場合、ＡＩ期がくるでしょう。ＡＩに関する大きな研テーションする必要があります。しかし、度の高い教師データを集めるのが困難なこ

そもそも境界が不明瞭な画像が多く、精が病変を指摘したが、医師がそれを病変問題となりました。

医療裁判ではどうなるのか、ということが――ＰＡＣＳには、既読管理システムも導は病変の検出が主流ですが、今後は病変病変の検出＝診断につながるものもありラインを発表し、人工知能の運用について

富士フイルムの「 CITA Clinical Finder（シータ クリニカル ファインダー）」を導

当 院 には 医 師 が 約 １０００ 名 も お り、ま す が、 腫 瘍 の 良 性・ 悪 性 の 判 断 な ど、管理者を定めることや、適切な運用が行入していると伺っています。

検出と診断がイコールでないものも多く、われているかチェックすることなどを定め

日本医学放射線学会では、２０２２年ようになれば、医療の質の大幅な向上につていきたいですね。の鑑別や診断が可能な機能の開発を進め

なお、現在ＡＩによる画像診断技術でではないと診断し、実際は病変であった時、COVID-19 肺炎患者の胸部 CT 画像。同画像所見を有する可能性があるとして着目した領域をマーキングし、医師の診断業務を支援する。

これらの診断をＡＩ技術がサポートできる

第 2 は、医師や看護師ら、医療に携わる検査等の重要性が増しており、その検査オー人の育成と医学の発展に貢献する」を実現
スタッフの業務を支援する機能です。音声入ダの件数が膨大なものとなり、放射線科のしていきたいと考えています。
力や言語処理、顔認証システムなどを活用読影業務が追い付かない現状がありますの経過しましたが、その間に診療機能の高度でいる “AI ホスピタル” についてお聞か在進めています。

化・多様化、診療規模の増大が進み、現そこで、外来・中診棟の北側に地上 8 階、かわるすべての人が待ち遠しくなるような病研究や開発が行われているので、病院全体地下 2 階の建物で、外来機能・中央診療院” を目指し、現在、人工知能（AI）を病院のとしては、第 2 と第 3 の取り組みについて機能を担う「統合診療棟」を建設することとさまざまな場に実装する「AI 基盤拠点病院」特に力を入れています。

しました。の構築を進めています。2018 年には内閣――放射線科で導入した AI 機能搭載の画

統合診療棟では、外来機能について横
府総合科学技術・イノベーション会議の戦像ビューワをはじめ、各種システムについ断的診療ブロックに再編して診察機能を強略的イノベーション創造プログラム「AI（人ての評価をお聞かせください。

システム」にも採択され、新たに阪大病院上では欠かせないものです。AI 機能を搭載図ります。さらに、中央診療機能として放射AI 医療センターを開設しました。

した画像ビューワや 3 次元画像解析システ

線診断部門や内視鏡、手術部、ICU の拡充、ムは医療の質の向上に貢献していますが、眼科の外来・病棟・手術機能を一体化したけて研究・開発・実装に関する取り組みが経営を預かる身としては、コストの問題を気アイセンターの創設、周産期母子医療セン進んでいます。にせざるを得ません。このような高度な画像ターの強化などを行う予定で、2025 年オー
第 1は、AI を用いた診断支援です。放射診断に必要な IT システムの費用を、保険でプンを目指しています。
線関連や内視鏡、病理画像等を AI で画像担保する仕組みがあれば有難いですね。

つにしたいと考えています。

して、ＡＩを当講座の研究テーマの柱の１究講座ではなく放射線医学講座内に設立には、ＡＩの研究を行うグループを共同研に分かれて研究を行っていますが、将来的プといった部位毎の臨床研究活動グループ

ループや頭部グループ、腹部・ＩＶＲグルー

また、当放射線医学講座では、胸部グたいと考えています。と連携し、ＡＩに関する研究を進めていき携の最たる形です。今後も、富士フイルム大学と企業が一緒に研究を進める産学連

共 同 研 究 講 座 は、寄 附 講 座 と 異 な り、をもらっています。

へん勉強になり、我々医師側も大いに刺激ても速く、また、思考プロセスなどもたいていますが、開発に関するスピード感がと研究講座で月に１度、ミーティングを行っ様です。富士フイルムの担当者とは、共同ですし、画像システム関連のメーカーも同な装置を続々と開発するのは驚くばかり

リティの進歩は著しく、短期間で高性能が下がる思いです。ＣＴやＭＲＩなどモダ診断に関するメーカーの開発努力には頭長い付き合いですが、同社をはじめ、画像「 SYNAPSE VINCET」の基となったシステムの開発の頃から、富士フイルムとはてお聞かせください。

――今後の放射線科の展望と期待についで改善されることを望んでいます。

院の課題でしたので、今回のシステム導入

レポートの既読管理は長い間、大学病仕組みなどを作り上げたのです。

動的にＨＩＳ画面上にポップアップされる

月間未読になっているレポートの情報が自入し、電子カルテおよびＰＡＣＳと連携さていますが、2020 年に医療安全部と放射統合診療棟の完成により、当院の理念でせることにより、担当者がオーダして１ヵ一方、画像の見落とし等が最近問題となっ連携です。民間企業と連携し、患者自身の当院が吹田に移転してから 25 年以上がとからシステム開発が難しいのです。

肌で感じることができるようになった意義

前からありましたが、今回のシステム導入で療 2022年4月号 （ 12 ）新 医（ 13 ） 新 医 療 2022年4月号

トしてくれることを期待しています。
第 3 は、医療情報の活用です。特に当伺っています。

ることが大原則であり、現在その所見は――大阪大学医学部附属病院で取り組んとができる「情報銀行」への取り組みを現読影業務を行う富山憲幸氏。大阪大学医学部附属病院では、PACS「SYNAPSE」とビューワソフト「SYNAPSE SAI viewer」の他に、3 次元画像解析システム「SYNAPSE VINCENT」、統合診療支援プラットフォー
ム「CITA Clinical Finder」を導入、高度な画像診断を実現している。

――2025 年に統合診療棟を新設されると診療情報のデジタル化による地域医療機関との効率的な連携や、人工知能（AI）を活用した診療の質向上を目指す大阪大学医学部附属病院。病院長の土岐祐一郎氏に、“AIホスピタル” への取り組みや最先端の画像情報システムの有用性、同院の今後の展望について聞いた。

「SYNAPSE VINCENT」COVID-19 肺炎画像解析プログラムの画面

院で力を入れているのが、病院間での情報

土岐祐一郎氏1985 年 大 阪 大 学 医 学 部 卒。 米 国コロンビア大 学
Presbyterian 癌センター留学、大阪府立成人病センター等を経て 2005 年大阪大学大学院医学系研究科病態外科学講座助教授、2008 年同外科学講座消化器外科学教授。2020 年 4 月より現職。
で、この点についても AI が読影医をサポーしたシステムの開発を進めています。

ある「良質な医療を提供すると共に、医療また、医療の高度化に伴い、CT や MRI診断支援を行う機能がこれに相当します。

改善された点は、大いに評価しています。

土岐祐一郎氏に聞くています。人工知能は医師をサポートす計を行い、診察や会計等の待ち時間短縮を

AI ホスピタルでは、大きく３つの部門に分科のレポートが未読となってしまう問題が以
どき・ゆういちろうそのためには、人工知能の能力を上げ病院では対応が限界を迎えつつあります。
は、放射線科をはじめ各診療科で積極的に大阪大学医学部附属病院は、“病院にか入しました。大学病院は医師の異動が多い大阪大学医学部附属病院病院長ながると確信しています。

医用画像データは高度な医療を提供する工知能）ホスピタルによる高度診断・治療化するとともに、各ブロックごとに受付や会なお、第 1の診断支援に関する取り組みせください。

ため、業務の引き継ぎ上の混乱から放射線とです。このように人工知能の将来性を“AI ホスピタル” を標榜する大学病院で先進の画像情報システムを運用。画像診断の質的向上や業務の効率化、医療安全面への貢献に期待する大阪大学医学部附属病院 放射線診断・ＩＶＲ科「」②
SYNAPSE SAI viewer」③
SYNAPSE SAI viewer

貢献します」

は、とても便利ですし、医療安全に大いに「も、梁川氏は有用性が高い機能であると「 SYNAPSE SAI viewer」に搭載されている椎体や肋骨のラベリング機能について椎体、肋骨ラベリング機能――
番号付記でストレスない読影環境を実現高い機能の１つです。肺野領域を専門とす「肋骨などは、１つの断面像で全てを描出

肺結節検出機能を使用している読影医は影医自身の判断に任せていますが、特にを確定させるのは医師の仕事です。ＡＩ技

Ｉはあくまでサポート機能であって、診断肺結節検出機能・肺結節性状分析機能のビューワ画面。同機能では、AI 技術によって肺結節の候補を推定して画面上に描出。結節や腫瘤をクリックすると、肺結節性状分析機能により、結節の径や体積、辺縁や内部性状分析結果が表示される。

上で、ＡＩを上手に利用していければと考療 2022年4月号 （ 14 ）■臓器セグメンテーション機能――
肺の体積計算に使用などに有用性を発揮
臓器セグメンテーション機能も非常に便るベテラン医師こそ余り使わないでしょう

利な機能であると梁川氏は話す。
実際に使用すると時間効率が悪く、臨床術は、有用であることは分かっていても、 「臓器セグメンテーション機能も有用性がで は 使 い づ ら い シ ス テ ム で し た。一方、

ＡＩの活用が画像診断の質を向上させて、業務ストレスを軽減
同技術による病変の質的診断の実現等、更なる技術向上に期待大阪大学 大学院医学系研究科
放射線統合医学講座
放射線医学 講師

梁川雅弘 氏に聞く
便利なツールと言えます。

が、胸部が専門でない医師らにとっては、評価している。

新しいＡＩ技術には、我々画像診断医の像でAxial
読影を行う際は、その肋骨が何番のものすることは難しいため、例えば何度も繰り返し見ることがよくありましなのか確認するために、シリーズの画像をすることにより、画像上に肋骨の番号がた。そこで、このラベリング機能をオンにです。
外科的手術で肺の区域切除が必要な場」④
SYNAPSE SAI viewer

考えます」「 SYNAPSE SAI viewer」導入の効用をビューワへの設定等、使い勝手が向上
ワークフローの効率化に大いに貢献「と考えています」

推察できるので十分利用可能なプログラムいるだけでも、容易に何番の骨であるかをの、読影医にとっては、番号表示がされてよってラベリングを誤ることもあるもの

ラベリング機能は、肋骨の奇形や変異にとても分かり易く便利です。

を併用すれば、何番の肋骨が骨折したか、骨折検出プログラムとこのラベリング機能さらに、新たに加わったＡＩ機能の肋骨できます。とはなく、ストレスなく読影を行うことが付記されるので、番号を見誤るようなこ合などで、事前に概算値を計算できるのン機能を用いれば、そうした計測が容易がありますが、この臓器セグメンテーショ

臨床では、全肺の体積を計算する必要日常診療の負担軽減やワークフローの向上、業務の効率化などについて期待して」①
SYNAPSE SAI viewer

いました」
「

肺結節検出機能――二重読影による見落とし防止に活用「 SYNAPSE SAI viewer」の使い勝手について、梁川氏はつぎのように話す。
「私たち胸部のメンバーが、最も使用して機能は高いと感じています。

見ですが、メーカーが提示した以上に検出ＡＩ機能）は、肺結節検出機能です。私いるＡＩ技術を使って開発した機能（以下

月にＡＩ技 術を搭 載した最 新 式画 像

肺結節検出機能をオンにして結節の見落り、読影していると当然読影医も疲労しめられている。同科で、同ビューワソフトてしまい、結節の見落としにつながりかねとしがないかの確認に使用しています。Ｃ

弘氏である。梁川氏は胸部領域の画像診ません。そこを、ＡＩを用いて二重読影すＴ等、読影すべき画像の枚数は膨大であ断を専門としており、胸部領域に関する易くなるので、読影医も自信をもって診

線統合医学講座 放射線医学 講師の梁川雅同講座のチーフとして、臨床と研究に取り断を確定させることができるようになった組んでいる。梁川氏は、「 SYNAPSE SAI ることにより、見落としがないか判断がし」導入について、つぎのような期待viewerを抱いていたと話す。

を駆使して画像診断を行っているのが放射当院では、まず読影医が読影してから、ビューワソフト「 SYNAPSE SAI viewer」を導入し、画像診断業務への利活用が進

ＩＶＲ科は、前述のとおり、２０１９年

大阪大学医学部附属病院 放射線診断・梁川雅弘（やながわ・まさひろ）氏メリットは、甚だ大きいと言えます」

い、その後ＡＩ機能を使ってチェックするといった方法を採っていますが、このこと梁川氏はつぎのように話す。

によって見落としを防ぐことができ、診断読影医がＡＩに頼り切るのも問題です。Ａ「ＡＩ技術の進歩には期待していますが、また、医師側のＡＩに関するリテラシーより時間が掛かるのでは”というデメリッ「ＡＩ機能の導入については、“従来の診断す。なお、当院では、ＡＩ機能の使用は読の質の向上につながっていると考えていましておけばワンクリックで表示してくれる向上を進める必要性を強調する。

ビューワに予めＡＩ機能が起動する設定にト 面 を 懸 念 す る 人 も い る で し ょ う が、ので、読影時間もそれほど長くなるといっ

椎体・肋骨のラベリング機能および骨折
CAD のビューワ画面。肋骨ラベリング機能は読影ワークフローの効率化に貢献。骨
折 CAD を同時使用することで、肋骨全体が含まれている胸部 CT 画像を自動解析し、肋骨骨折が疑われる箇所を検出してマーキング。写真右のような微細な変化も検出することができる。

術の限界を使用する医療者側も勉強した多いようです」

当院では、まず読影医自身が読影を行た影響は出ていません。

えています」

ると共に患者に対する安心・安全・快画像診断におけるＡＩ技術の進展

療機能を集約し、診察機能の増強を図

病変の検出から性状分析へ――
今後のＡＩ技術の性能向上に期待

万㎡の建物には、外来機能・中央診

ＡＩによる今後の画像診断の可能性に2 月より「統合診療棟」の建設を開始。

ついて、梁川氏はつぎのように話す。

地上 8 階、地下 2 階、延床面積約 7

開設した人工知能に関する共同開発講座％”と表示されても、無条件に大阪大学医学部附属では、2021 年「胸部グループでは、富士フイルムと共にめていますが、そこで思ったことは、現で肺がんを対象にＡＩに関する研究を進在のＡＩ技術は、病変部位の検出が主だった機能であり、それが今後、質的診断を可能とする技術に進歩してほしいという
ただ、質的診断が可能になったとして、ことです。

能 性は適な療養環境の提供を目指す。2021

その時“検出した病変が肺がんである可今後、ＡＩ技術を質的診断に活用する信じることはできません。

クボックスではなく、ホワイトボックス化のであれば、ＡＩによる診断過程をブラッ先ほどの肺がんの例でいえば、“ＣＴ画像する必要があると考えています。例えば、ションが認められるから肺がんの可能性はの性状分析で胸膜陥入像とスピキュレー何％”といったように診断の根拠を表示し大阪大学医学部附属病院

10新 医（ 15 ） 新 医 療 2022年4月号

読影業務を行う梁川雅弘氏。梁川氏の所属する胸部グループでは、多くの医師が「SYNAPSE SAI viewer」の AI 技術を駆使して読影業務を行っているという。てくれれば、質的診断への活用が広がると

年 2 月に着工し、2024 年 10 月竣工、

住 所：大阪府吹田市山田丘 2 番 15 号
病床数：1086床
病院長：土岐祐一郎

2025 年の開院を予定している。

802001 年大阪大学医学部卒。2012 年大阪大学
大学院医学系研究科 助教、2013 年スタンフォード大学放射線科に留学を経て、2019 年より現職。

「従来開発されてきたＣＡＤなどのＡＩ技「SYNAPSE SAI viewer」による AI 技術を用いた画像解析画面