アリババ、腹部CTから約150疾患を検出する医療AIをオープンソース化

発表された内容

アリババグループ・ホールディングスの研究部門であるダモアカデミーが、腹部CT画像を読んで約150の疾患を特定できるAIモデルをオープンソースとして公開した。対象には悪性腫瘍などのがんも含まれる。モデル名は「Damo Radar」で、同研究所が金曜日に発表したものと報じられている。同社が進めてきた医療AIへの取り組みの最新の一歩と位置づけられている。

解析対象は、18の腹部臓器を含む造影CT画像とされる。悪性腫瘍に限らず、幅広い疾患やその他の異常を検出することを目的に設計されたという。特定の臓器や単一の疾患に絞らず、腹部全体をまとめて扱う点が特徴である。

技術的な特徴

Damo Radarは、画像と言葉の両方を扱う「視覚言語モデル」と呼ばれる種類のAIである。CT画像と臨床レポートを対にして学習させたとされており、画像の所見を言語情報と結びつけて理解する仕組みとみられる。

研究チームは、この学習手法を他の種類の医療画像にも拡張できる可能性があるとしている。あわせて、このモデルを「世界初のエキスパートレベルの汎用医療画像モデル」と表現している。ただし、どの程度の規模のモデルなのか、推論にどれほどの計算資源が必要なのかは原文では触れられていない。

性能と評価

約4万件の実臨床検査で評価され、146の臨床所見に対してAUCの平均0.913を達成したと報告されている。AUCは診断精度を表す指標で、1.0が完全な診断精度を示す。0.913という値は、単純な当て推量より大幅に高い水準といえる。

Scienceに掲載された新しい研究によれば、このモデルはほとんどの放射線科医を上回ったとされる。ただし、読影医との比較がどのような症例構成・評価方法で行われたのかは、原文では詳しく説明されていない。

分かっていないこと

モデルのライセンス条件、配布場所、日本語を含む多言語への対応状況は原文では明らかにされていない。モデルのパラメータ数や学習データの詳細、推論に必要なハードウェア要件も示されていない。

また、医療機関での実際の診断利用には、各国の規制に基づく承認や検証が別途必要になるとみられる。この点について原文は言及していない。研究チームの「他の画像への拡張可能性」という発言も、現時点では見通しの表明にとどまる。