AIと視線解析で医療画像読影を進化させるMAPIの挑戦

医療AI推進機構の挑戦

医療業界に革新をもたらす技術としてのAIの進展は、特に診断領域で注目を集めています。そんな中、医療AI推進機構株式会社（MAPI）が視線解析（Eye-Tracking）を利用した医療画像の読影支援に関する研究成果を発表しました。この研究は、世界的な放射線学会の一つである「RSNA2025」で採択されるという栄誉に輝きました。

研究の概要

MAPIの研究タイトルは「How Concurrent Bounding-Box Display Affects Visual Search in Chest X-ray Reading: An Eye-Tracking Pilot Study」。この研究では、AI解析の結果をリアルタイムで表示する「Concurrent reader型」の読影支援形式が放射線科医の読影行動にどのような影響を与えるのかを、視線解析技術を用いて調査しました。

AIの解析結果を表示することで、医師の視覚的な探索がどのように変わるのか、またその影響が読影の精度や速度にどのように寄与するのかが焦点となっています。特に、画像内の特定の領域を囲む「バウンディングボックス」が読影時にどのように役立つのかを探求しています。

RSNA2025での発表

本研究は、第111回北米放射線学会（RSNA2025）においてScientific Posterセッションで発表される予定です。専門家たちの前での発表は、MAPIがその研究成果を広く認知される良い機会となります。また、MAPIは学会期間中に展示ブースも設けており、訪れる参加者に新しい技術や研究の成果を直接伝える場としています。ブース番号やポスター掲示場所については、今後公式発表で告知される予定です。

医療の未来に向けた挑戦

MAPIは、医療データの適切な利活用や医療AI研究の推進を目指しています。AI技術が診療現場に溶け込むことで、質の高い医療を提供し、多様な医療AIが日常的に使われる未来を実現しようと取り組んでいます。今回の研究もその一つであり、AIがもたらす可能性を示唆しています。

今後もMAPIは、医療分野での技術革新を続け、より良い医療の実現に向けて努力していくことでしょう。この研究成果を通じて、視線解析がAI支援読影のさらなる発展に寄与することを期待するとともに、医療現場におけるデジタル技術の重要性が再認識されることを願ってやみません。