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肺がん診断治療にAIが協力 台北医科大学チームが世界初「インテリジェント意思決定支援システム」を開発

原掲載：自由時報自由健康網 【記者：楊綿傑／台北報道】世界初！新たな国民病である肺がんに立ち向かうため、治療は一刻を争います。台北医科大学チームは、臨床ビッグデータをAIと統合し、診断から治療薬まで6つのモデルを構築し、画像、臨床データなど全方位の内容を網羅し、2年の歳月をかけて「肺がん臨床インテリジェント意思決定支援システム」を開発しました。医師と患者に診断、投薬、予後評価を提供し、現在臨床試験に投入されています。 国健署の資料によると、肺がんは台湾で発生率が上位3位に入り、死亡率は1位で、5年生存率は約26％であり、発見時には末期であることが多いです。肺がん治療の意思決定には、診断時の正確な画像内容、治療と投薬で考慮される発がん遺伝子変異など、多くの複雑な要因を考慮する必要があります。ビッグデータとAIを使用することで、早期の意思決定を支援し、医療効率を高めることができます。 台北医科大学副学長の陳震宇氏が率いる研究チームは、学際的な専門家を集め、科学技術部の支援の下、AIビッグデータを付加価値化し、革新的な人工知能肺がんモジュールを使用して、臨床CTスキャンとデジタル病理画像判定を支援し、臨床データと遺伝子データを組み合わせ、世界に先駆けて革新的なプラットフォーム「肺がん臨床インテリジェント意思決定支援システム」を開発しました。 陳震宇氏は、チームが開発した「全自動低線量CT肺がん遺伝子変異予測モデル」は、300枚以上のCT画像から自動的に腫瘍を検出し、正確に切断・演算し、腫瘤の種類と可能性のある遺伝子変異を判断し、肺結節の処理に関する推奨事項を自動的に報告できると述べました。 さらに、雲象科技と協力して、「全自動デジタル肺腺がん病理遺伝子変異予測薬剤選択モデル」を開発し、迅速に自動的にラベル付けし、上皮成長因子受容体（EGFR）の最も一般的な遺伝子変異状態を予測し、病理学と数千人の臨床データを組み合わせることで、早期の精密投薬を支援します。 チームはまた、「病理報告自然言語処理（NLP）自動判定薬剤選択推奨システム」と「肺腺がん全遺伝子投薬推奨モデル」を開発しました。人工知能自然言語処理技術を使用して、患者の病理報告を入力するだけで、生存率の高い健康保険と自己負担の推奨薬剤を自動的に取得できます。また、治療効果と生存期間を関連付け、患者に類似し予後が最良の薬剤選択治療の推奨事項をスクリーニングします。これは、数百件の病理報告を読んだ数十人の専門家が共同で行う意思決定に似ています。… Read More

AI医療に新たなブレークスルー 台湾初の個別化肺がんインテリジェント意思決定支援システム

原掲載：CTIMES 台北医科大学の陳震宇特任教授の研究チームは、「肺がんビッグデータ精密医療人工知能システム計画」を実施し、「早期予防、正確な診断、精密な投薬」を目標に、台湾初の医病意思決定共有型「肺がん臨床インテリジェント意思決定支援システム」（Clinical Decision Support System-Shared Decision Making, CDSS-SDM）の構築に成功し、最新のFUTEX未来科技賞と国家新創賞を受賞しました。 肺がんは台湾におけるがんの最大の死因であり、早期診断と精密治療のみが肺がんに打ち勝つことができます。肺がん治療の意思決定には多方面の考慮が必要であり、臨床的には肺がんの早期診断には精密な画像診断が必要であり、治療と薬剤の選択には発がん遺伝子の変異など複数の要因を考慮する必要があります。肺がんは画像診断の最初の日から、患者は時間との戦いを強いられ、重要な最初の10日間には、経験豊富な医師と治療方針を共同で議論する必要がある検査結果が少なくとも4回あります。ビッグデータと人工知能を使用することで、早期の意思決定を支援し、医療効率を高め、肺がんの精密臨床治療のビジョンを達成することができます。 「肺がん臨床インテリジェント意思決定支援システム」は、台北医科大学と科学技術部が協力し、学際的なバイオメディカル専門家を集め、AIビッグデータを付加価値化し、革新的な人工知能肺がんモジュールを使用して、臨床CTスキャンとデジタル病理画像判定を支援し、臨床データと遺伝子データを組み合わせることで、革新的なプラットフォームの開発に成功し、肺がんの早期診断、個別化された精密治療の医病共有意思決定モデルを可能にしました。 チームが開発した「全自動低線量CT肺がん遺伝子変異予測モデル」は、300枚以上のCT画像から自動的に腫瘍を検出し、正確に切断・演算し、腫瘤の種類と可能性のある遺伝子変異を判断し、肺結節の処理に関する推奨事項を自動的に報告します。… Read More

北医大 Deep-Lung スクリーニング補助システムが優れた成果を上げ、FDA、TFDA 認証取得を目指す

元広告はiThomeに掲載 台湾の人口が急速に増加していることを受け、低線量CTスキャンによるスクリーニングを実施することで、疾病予防の効果が期待できます。台北医科大学が開発した深肺スクリーニング補助システムは、肺、心臓、骨などの疾患スクリーニングサービスを提供し、貨物業務の負担を大幅に軽減します。将来的に台湾食品薬物管理局、米国食品医薬品局の認証を取得すれば、病院での実用化が期待されます。 国家発展委員会の研究報告によると、台湾はすでに高齢化社会に突入しており、2025年には超高齢化社会になる見込みです。高齢者人口の急速な増加と疾病予防に対応するため、政府は段階的に低線量CTスキャンによるスクリーニングの支援を条件付きで開放する予定です。将来的に病院は、健康診断センターやその他の部門に、より多くの人材を投入する必要があり、放射線技師や診断科医師の予約が大きな業務負担となるでしょう。そのため、台北医科大学の巨大データセンターチームは、低線量CTスキャンによるスクリーニング補助システム「深肺」を開発しました。これは主に胸部CT画像に焦点を当て、肺、心臓、骨の疾患スクリーニングサービスを提供します。 台北医科大学医療・バイオテクノロジー法学研究所の李崇僖教授は、肺結節CT画像診断補助システムの開発プロセスにおいて、台北医科大学の経験豊富な医師による6,000例の肺CT画像を利用し、健保署の異種データを活用してモデルの最適化を行い、深層学習と放射線図譜演算を組み合わせたと述べました。現在、20秒以内に肺結節病変の位置をスクリーニングし、肺結節の良悪性判断、幅の判断、自動地形国際標準臨床排除レポートを補助することができ、精度は95％以上であり、医師はさらに5分間の再確認をするだけで完了します。双和病院画像医学部の陳彦廷医師は、脳小血管病変の検出において、2000件の脳CT画像を利用してAIアルゴリズムを開発し、脳白質領域と小血管病変病巣を自動的に分割することができ、精度はそれぞれ90％と98％であると述べました。今後、計算方法を改良し、病巣の体積を計算したり、他の指標を追加したりすることで、脳血管小病変の定量的および定性的分析能力をより正確にする予定です。心臓画像による石灰化病変と冠状動脈のモニタリングについては、台北医科大学チームはすでに冠状動脈を自動検出する補助診断システムと、血管検出による冠状動脈石灰化の補助診断システムを構築しており、演算の精度はそれぞれ91.3％と87.2％です。 医療画像注釈標準プロセスの確立によるAIモジュールの精度向上 衛生福利部が発表した65歳以上の死因トップ10によると、肺がんが最も多く、5年生存率はわずか26％で、毎年約1万人の患者が新たに発生し、70％の患者が診断時に末期です。早期肺がんの検出を徹底できれば、死亡率を20％削減できます。慢性閉塞性肺疾患や転倒事故も高齢者の死因となっています。このような背景から、台北医科大学は長年にわたり医療画像AIモデルの開発に積極的に取り組んできましたが、最終的には予算不足で断念せざるを得ませんでした。陳彦廷医師は、研究が不十分な場合、まず困難なのは、大量の医療画像に注釈を付ける専門医を十分に確保することであり、これはその後のAIモジュールトレーニングに影響を与えると指摘しました。次に、高性能トレーニングホストの補助がないため、手元のパソコンでAIモジュールトレーニングを行うしかなく、時間が非常に長く、効率が悪いと述べました。科学技術部の補助を受けてからは、より多くの専門医に注釈を依頼できるだけでなく、高性能AIコンピューターでトレーニングを行うことができ、AIモジュール全体の時間を大幅に短縮できます。また、医療画像の注釈方法を確保するため、台北医科大学の研究チームは、注釈前に注釈方法について話し合い、異なるメンバーが医療ラベルチームの二次審査を行う包括的な再審査システムを確立しました。ラベルが規範メカニズムに適合していないことが判明した場合、チームはそのラベルのすべての医療ラベルに対して再審査を行い、AIモジュールトレーニングを非常に正確にします。 自動識別解除メカニズムの確立による患者プライバシーの保護… Read More

健保25周年 副総統：スマート医療、精密医療を継続的に推進

頼清徳副総統は本日（27日）午前、「健保25周年健保データ人工知能応用シンポジウム」に出席し、健保署および関連省庁が業界、医療界と継続的に協力し、台湾の健康ケアと疾病治療の質を向上させ、我が国のスマート医療、精密医療の発展を共同で推進することを期待しました。 副総統は挨拶の中で、初期の台湾社会では、病気による貧困、貧困による病気という悲しい状況が頻繁に発生していたと述べました。これを憂慮した証厳法師は慈済病院を、王永慶氏は長庚病院を、許文龍氏は奇美病院を設立し、家庭の不幸を解決しただけでなく、国民に多くの感動を与えました。しかし、1995年3月1日に全民健康保険が開始され、医療界の共同努力によって、私たちはこれらの深刻な社会問題を真に解決することができました。 副総統は、健保が開始されてから25年、健保署は困難な道を歩んできたと述べました。皆様の共同努力により、私たちは国民の健康を守っただけでなく、国民に平等な医療を受ける権利を提供し、国民の満足度は9割に達し、歴代政府の中で最も国民に支持された公共政策であり、社会への貢献は顕著であると述べました。 副総統は続けて、COVID-19の流行に直面し、健保署と医療界は再び異なる役割を担ったと述べました。医療従事者は国民の健康を守る最前線の兵士であり、中央流行疫情指揮中心は作戦指揮センターであり、健保署は医療後方支援本部でした。全体の防疫プロセスにおいて、健保署は国民の健保データを利用して、症例の旅行歴と接触歴を追跡し、実名制マスクの配布を支援し、国民の健康を守るという重要な責任を果たすことに成功しました。 健保署の次の段階の責任について、副総統は健保署が関連省庁、業界、医療界と協力して、25年間に全民健保が蓄積した650億件の医療請求データと23億件の医療画像データを活用し、スマート医療、精密医療の発展を推進することを期待しました。 副総統は、健保署が広達電脳と協力して「人工知能医療クラウドコンピューティング統合プラットフォーム」を共同開発し、人工知能アプリケーションに必要な高品質のデータベースを提供し、その後のスマート医療の発展に非常に重要な基盤を築いたと述べました。また、健保署は国家発展委員会の「アジア・シリコンバレー試験場計画」と協力して、23億件の医療画像データを整理し、昨年6月には産学連携アプリケーションを公開し、本日現場で関連展示が行われ、非常に多くの成果がありました。健保署はまた、成功大学病院のビッグデータチームと協力して、胸部X線画像データを利用して人工知能判定モデルを構築し、この方法で武漢肺炎を予防し、ハッカソンコンテストで優秀賞を受賞し、高く評価されるべきであると述べました。 副総統は、インダストリー4.0とグローバルスマート化の時代が到来しており、これは台湾にとって非常に良いことであると考えています。なぜなら、私たちは強力なICT産業と高水準の医療従事者を持っているからです。時代の要求に応え、スマート医療または精密医療を推進することは、避けられないことです。これに関して、彼は健保署および関連省庁が継続的に法律を緩和し、試験場とデータを公開すると同時に、より積極的に意見を求め、医療界、産業界と協力して、バイオメディカルおよびICT産業が精密医療とスマート医療を推進し、台湾の健康ケアと疾病治療の質を向上させ、台湾産業の発展を促進し、国家をより強力にすることを期待しました。 副総統は、本日のシンポジウムの目的は、疾病の治療、医療の質の向上だけでなく、健康増進、健康ケア、疾病治療、産業発展、さらには国家のビジョンと密接に関連していると強調しました。したがって、彼は蔡総統を代表して皆様の努力に感謝するだけでなく、シンポジウムの成功と豊かな成果を祈り、次の段階のスマート医療推進の原動力となることを願っています。… Read More

健保データ人工知能応用シンポジウムが本日盛大に開催され、AIテクノロジーの応用成果を披露

健保データ人工知能応用シンポジウムが本日盛大に開催され、AIテクノロジーの応用成果を披露 全民健康保険は開設から25年を迎え、累積された診療ファイル整理データは649億件、医療画像は107年から収集され始め、現在までに22億件に達し、台湾がビッグデータ分析と医療人工知能（AI）を発展させるための宝庫となっています。中央健康保険機関はスマート政府行動計画に協力し、データ公開を最大限に増やし、個人のプライバシー保護法を遵守した上で、108年6月から幼児の医療画像アプリケーションの識別解除を産学連携方式で申請できるようにしました。本日（27日）、「健保25周年・健保データ人工知能応用シンポジウム」が開催され、頼清徳副総統、国家発展委員会の高仙桂副主任委員、科学技術部の謝達斌次長、広達電脳股份有限公司の林百里董事長が挨拶し、各病院が現場で展示したAI成果の実機展示を実際に視察しました。参加した来賓と産官学の各界関係者は皆、目を見張り、台湾のAI発展に自信を示しました。台湾の健保は25年を経て、AIビッグデータ応用へと進み、全民の医療ケアの質を継続的に向上させ、健保署は各種医療技術の推進と導入を絶えず行っています。2年余り前、当時行政院長だった頼清徳氏は、健保署に招待され、「情報クラウドアップロードと共有、遠隔医療、段階的医療新時代の記者会見」に出席し、健保署が困難を乗り越え、各病院の画像検査と報告をリアルタイムでアップロード・共有できるようにしたことを高く評価しました。今日、彼は副総統として健保署を訪れ、挨拶の中で、スマート新時代は未来の世界的な発展の必然的な傾向であり、台湾の膨大で国際的に有名な健保データベースは、近年蓄積された情報通信産業の技術力と相まって、スマート医療国家となる力を持っていると強調しました。蔡総統は6大核心産業戦略政策を推進し、我が国のスマート医療産業の競争力を高めています。 人工知能の波が世界を席巻する中、健保署は107年から国家発展委員会の「アジア・シリコンバレー試験場計画」に参加し、医療物資文書の構築と人工知能の応用を推進してきました。現在、健保署の人工知能高速侵入プラットフォームは、データを識別解除し、脳腫瘍転移自動AI検出検証プラットフォームの統合性と可用性を検証しています。108年6月には、全民健康保険データAI応用サービス試行プロジェクトが新たに発表され、乳幼児が産学連携方式で識別解除されたCT、MRI画像を正式に申請し、AIアルゴリズムとモデルのトレーニングを行えるようになりました。試行計画には計15件の申請があり、医療界から9件、学術界から6件、そのうち10件は産学連携でした。 健保AI産学連携は、精度の高い医療発展に付加価値を与えます。本日のシンポジウムでは、12チームがAI研究成果を発表し、それぞれに注目すべき点がありました。以下に簡単に説明します。 台北栄民総医院－全方位脳転移腫瘍人工知能診断システムによる外来診療支援：脳転移腫瘍AI補助診断システムアップグレード版DeepMets®-Plusを開発し、脳転移腫瘍病変を正確に捕捉し、数、最大径、体積などの重要な情報を計算し、台北栄民総医院の神経画像診断科および胸部内科でAI補助診断を開始し、肺がん脳転移腫瘍の診断を支援し、医療業務プロセスの効率と品質を向上させます。 台湾大学－BodyPart医用画像身体部位AIと新型コロナウイルスモデルの国際連携学習：画像に対応する人体部位を抽出できる「BodyPartスマート検索システム」を構築し、付図の注釈がある場合、頭、頸部、胸部、腹部の各器官を迅速に識別できます。国際的大手企業NVIDIAの研究に参加し、AIモデルを使用して、新型コロナウイルス感染症-19の症状のある患者で酸素補給が必要な患者のニーズを予測します。 台湾大学病院－人工知能膵臓診断補助ツール─PANCREASaver：世界初のCT画像自動収集膵臓がんAI検出モデルであり、全国データベースの大規模検証により、正解率は91.1％に達し、医用画像取得・伝送システム（PACS）に統合され、膵臓がんの迅速な診断を支援します。 台湾大学病院－スマート脳転移腫瘍自動画像輪郭抽出および完全評価システム分析：高精度立体放射線手術全計画スマートアドバイザーを開発し、脳転移腫瘍および周囲の危険な器官の自動色素システムを構築し、腫瘍色素結果評価を提供します。脳磁気共鳴画像を監視し、最終結果のレートを提供し、腫瘍と周囲の危険な器官の距離パラメータを提供し、医師の手術および判定の判断基準を提供します。 台湾大学－全民健康保険CT画像ビッグデータを組み合わせた国民の心血管疾患リスク予測モデルの構築：心臓大動脈石灰化/脂肪血管分析AIモデル（HeaortaNet®）を開発し、これは世界で唯一、胸部石灰化/脂肪定量AIモデルを自動的に分類および計算できるAIモデルであり、心臓構築の精度は94.2％に達し、CT付加価値を大幅に向上させ、精密医療を実現します。… Read More

台北医科大学チームが科学技術部2021未来科技賞を受賞

台北医学大学の陳震宇副学長によって設立された研究チームは、「多モーダル肺癌臨床インテリジェンス意思決定支援システム」などのプロジェクトを通じて、2021年9月6日に科技部未来技術賞を受賞しました。2025年10月14… Read More

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