Amazon 画像分析サービス・Rekognitionを医療画像に応用

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Amazonが誇る画像認識・分析サービスであるRekognitionは、2016年の登場以来、多くの議論を巻き起こした。特にその高い顔認識技術から、人権侵害の問題にまで発展したことは記憶に新しい。Amazonは今、この技術を医療へと持ち込み、積極的な健全利用を図ろうとしている。

米ヘルスメディアMedCity Newsの報道によると、医療画像自体に含まれる保護対象医療情報(PHI)を、機械学習サービスであるRekognitionが自動検出し、除去できるという。研究利用を前提としたデータ構築を考える際、PHIに含まれる個人情報が大きな問題となっており、この自動処理は効率的なデータ構築を実現できる可能性が高い。

画像にテキストとして保存されているPHIの除去プロセスは、これまで手作業での確認・編集を要したため、大規模データ構築には途方もない時間と労力を強いられてきた。医学分野における妥当なAIアルゴリズムを導くためにも、大規模データセットは欠かせず、今後当該分野における同サービスの普及が進むことも見込まれている。

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TOKYO analytica
TOKYO analyticaは、データサイエンスと臨床医学への深い造詣を武器とし、健康に関するあらゆるモノ・コトのエビデンス構築・普及をお手伝いするメディカルコンサルティングプロジェクトです。
The Medical AI Timesにおける記事執筆は、循環器内科・心臓血管外科・救命救急科・小児科・泌尿器科などの現役医師およびライフサイエンス研究者らが中心となって行い、下記2名の医師が監修しています。

1. M.Okamoto MD, MPH, MSc
信州大学医学部卒(MD)、東京大学大学院専門職学位課程修了(MPH)、ロンドン大学ユニバーシティカレッジ(University College London)科学修士課程最優等修了(MSc with distinction)。専門はメディカルデータサイエンス。ロンドンでのベンチャーエンジニアを経て、英国内の大学で医療データベース研究に従事。

2. T.Sugino MD
防衛医科大学校卒(MD)。大学病院、米メリーランド州対テロ救助部隊を経て、現在は都内市中病院に勤務。専門は泌尿器科学、がん治療、バイオテロ傷病者の診断・治療、緩和ケアおよび訪問診療。泌尿器科専門医、日本体育協会認定スポーツドクター。