肺の状態を定量評価する手法の確立が求められる
COVID-19肺炎は急速に世界に広まり、多数の患者が発生している。COVID-19肺炎患者に対し適切な治療を行い、他者への感染を防ぐ上で、正確な診断方法が必要とされている。
現在の検査方法は、RT-PCRが用いられるが、その感度は低い。これに対し、CT画像によるCOVID-19検査の感度は97%と高く、CT画像による診断方法の確立が求められる。
順天堂大学は、2020年9月28日、COVID-19肺炎のCT画像をAIによって解析する手法を開発したことを発表した。
AIが的確に肺の形状を推定
今回開発された手法は、胸部CT画像を入力すると、COVID-19肺炎典型度をAIが判定する。その際、炎症などによって肺の形状が識別しづらいような場合でも、AIが的確に肺の形状を推定する。
また、肺領域内部の領域を、障害の程度に応じて3つの領域に自動分類できるため、医師の診断を支援する。
同手法の感度は83.3%を達成しており、今後、国家的な緊急課題への対処に迅速に対応する。
(画像はプレスリリースより)

順天堂大学 プレスリリース(PR TIMES)
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000221.000021495.html