COVID-19胸部CT診断のAIモデルを競うグランドチャレンジ

Doctors and nurses coordinate hands. Concept Teamwork

成人から小児まで、COVID-19感染者の病状を迅速かつ効果的に理解するため、胸部CTのAI解析モデルが世界各地で開発されている。米国トップクラスの小児科病院でワシントンD.C.拠点のChildren’s National Hospitalは、米国国立衛生研究所(NIH)およびAI・ビジュアルコンピューティング技術をリードする企業NVIDIAと協力し、COVID-19を肺のCTから診断するAIモデルを競うコンペティション「Grand Challenge」を実施した。

Children’s National Hospitalの12日付ニュースリリースではコンペのトップ10が公表されている。コンペでは公開データセットから提供された、様々な年齢や性別、異なる重症度、多施設・多国籍の患者からなる画像データが利用された。2020年11月から12月のコンペ実施期間、世界中から1,000以上の参加チームが集まっている。ちなみに日本からは名古屋大学のTong Zheng氏らによる「Fully-automated COVID-19-20 Segmentation」がトップ10のなかでNo.6に名を連ねている。

共同開催したNIHのBradford Wood氏は「世界的な学術コミュニティが、パンデミックで引き起こされた無数のニーズをよく研究し、対処するツール開発のため専門知識を組み合わせたチームを迅速に組んだことに拍手を送りたい。この困難な時代に科学界をひとつにする共通の目的に向けて手を組んだ各チームに感謝します」と述べた。

前の記事経カテーテル大動脈弁置換術後のペースメーカー植込みを予測する機械学習アルゴリズム
次の記事FDAがアップデートした5つの方針「AI/MLベースSaMDへのアクションプラン」
TOKYO analyticaはデータサイエンスと臨床医学に強力なバックグラウンドを有し、健康増進の追求を目的とした技術開発と科学的エビデンス構築を主導するソーシャルベンチャーです。
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, PhD
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)、東京大学大学院医学系研究科博士課程修了(PhD)、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)。UCL visiting researcher、日本学術振興会特別研究員を経て、SBI大学院大学客員准教授、東京大学特任研究員など。専門はメディカルデータサイエンス。

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。