AIを用いた外傷性出血部位自動検出システムの開発

本研究では，実際のCT画像を基に『見た目は良く似ているがデータとしては異なる画像』を新たに生成することで，救急医療の現場における外傷性出血部位のように，個人差が非常に激しい部位の場合でも，ロバストに検出可能となる診断アルゴリズムと診断支援システムの作製を目的とする．また医師よりも正確かつ高速に，損傷部位及び活動性出血部位を検出し，治療戦略を提案することで患者の予後を改善させることを目的とする．

本研究では，画像処理技術を用いた2つの異なるアプローチによって，CT画像より出血部位を自動検出するアルゴリズムを提案した．

外傷による死亡は，10万人あたりおよそ30人の割合で発生している．実際に死亡した外傷患者の内，修正予測外死亡数（防ぎ得た可能性の高い外傷死亡者数）は40%に迫る数値である．提案手法によって，救急医による造影CTを用いた読影診断を支援することにより，出血の見落としや読影時間を低減させ，外傷患者の処置に専念する時間を増やすことが可能となる．