肺結節、冠状動脈石灰化など4項目のスクリーニングを一度に完了！

本記事は生策中心新興企業支援サイトに掲載されたもので、編集部がインタビューに基づいて執筆したものです（口述：神瑞人工知能創設者／台北医学大学特任教授 陳震宇、執筆：蔣士棋）。

低線量コンピュータ断層撮影技術（LDCT）を用いた肺がんスクリーニングは、すでに世界標準となっています。しかし、LDCTは数百枚の画像データを生成するため、放射線科医や臨床医の判読に大きな負担がかかっています。陳震宇教授のチームが開発したDeepLung検出技術は、肺結節スクリーニングを迅速に完了できるだけでなく、同じデータを使用して冠状動脈石灰化スコア、肺気腫、骨密度の検出も行うことができ、高齢化社会でよく見られる疾患のリスクを一度に効率的に評価できます。これにより、医師の診断品質と効率が向上し、患者の精密医療に対するニーズも満たすことができます。

肺がんは世界で最も死亡率の高いがんであり、そのため衛生福利部は2022年に早期発見計画を開始し、「肺がん家族歴」と「重度の喫煙者」という2つの高リスクグループに対して、低線量コンピュータ断層撮影検査（LDCT）を無料で提供しています。つまり、従来の頸がん、乳がん、口腔がん、大腸がんの4つのスクリーニング項目に加えて、肺がんが5番目のスクリーニング項目として追加されたのです。

低線量コンピュータ断層画像は、全線量画像と比較して情報量は少ないものの、患者の放射線被ばく量は5分の1に過ぎず、大量の疾患スクリーニングに適しています。台北医学大学の陳震宇教授のチームは、LDCT画像を使用してDeepLung検出技術を開発しました。これにより、肺結節を見つけるだけでなく、従来は全線量画像でしか分析できなかった心臓冠状動脈石灰化の予測も行うことができ、ワンクリックで自動総合レポートを完成させることができます。これにより、医療従事者の作業量と誤診率が大幅に減少し、高リスク患者に早期診断の機会を提供します。

チームはLDCT画像データを使用して、4つの検出モジュールを構築しました

DeepLungは、経験豊富な放射線診断科医が開発を主導し、「スクリーニング」を目的とし、実際の臨床プロセスにおけるすべての詳細を考慮に入れています。陳震宇氏は、チームの目標は心肺同時スクリーニングを実現し、患者がLDCT肺がんスクリーニングを1回受けるだけで、冠状動脈石灰化、肺気腫、骨粗鬆症などの重要な亜健康問題の検査を「付加価値」として受けられるようにすることだと述べています。

チームは3D深層学習アルゴリズムを使用して複数のモデルを構築し、モデルがさまざまな画像精度を分析できるようにしました。複数の疾患スクリーニングを実現するために、陳震宇氏は、まず臨床医が臨床作業経験とユーザーインターフェース設計を提供し、医療画像AIエンジニアがモデルのトレーニングと開発を主導すると述べています。データは、大量の現実世界の臨床画像データから取得されます。これらの臨床データを通じて、陳震宇氏は、AIモデルを効果的にトレーニングし、感度と精度を大幅に向上させることができると述べています。

現在、DeepLungはLungRads（肺がん）、CAC（冠状動脈石灰化程度）、BMD（骨密度値）、COPD（肺気腫）の4つの主要な検出モジュールを構築しています。そのうち、肺結節検出モデルは、結節部位の直径が3mmを超える場合の検出性能が、平均1 False positive per scan（FPS）で86％、2 FPSで93％、3 FPSで96％に向上します。心臓冠状動脈石灰化モデルの高リスク患者（CACスコア>100）のスクリーニング感度は、最大96％に達します。

陳震宇教授のチームが開発したDeepLung技術は、4つの疾患検出モジュールを構築しました。チームは、医師がオンラインで使用できるAIプラットフォームの開発を完了し、患者がLDCTを撮影した後、すぐに予測を行い、国民健康署の肺がんスクリーニング計画のカスタマイズされたレポート形式に合わせて、医師が情報を確認または修正した後、最短1分で「ワンクリック」でレポートを出力できます。

DeepLungは臨床試験を実施中で、病院、保険会社、健康診断機関をターゲット市場としています

陳震宇氏は、台湾では約50万人の高リスクグループが公費でLDCTスクリーニングを受ける資格があり、今後は2年ごとに定期的なスクリーニングが必要になると推定しています。また、国内外の亜健康グループの75％が潜在的なサービス対象となる可能性があります。したがって、DeepLung製品は主に健康診断市場に位置付けられ、ターゲット顧客は病院と健康診断機関です。これらの健康診断サービスを提供する医療機関にとって、DeepLungは画像スクリーニングの効率、品質、機能を大幅に向上させ、複数のスクリーニング指標を拡張することができます。これにより、健康診断の収益を増やすだけでなく、放射線科医のレポート負担を軽減することもできます。

DeepLung肺結節スクリーニング製品は2023年に開発が完了し、検証型臨床試験を実施中です。チームは同年、新興企業DeepRad.AI（神瑞人工知能）を設立し、2024年には台湾で製品を発売し、米国FDAと日本のPMDAに上市許可を申請する予定です。陳震宇氏は、チームが脳失智早期予測スクリーニング製品（DeepBrain）のプロトタイプの開発を完了し、高次元インタラクティブ乳がんスクリーニングAIプラットフォーム（DeepBreast）の開発をさらに進める計画であると述べています。