[理研AIP 成果報告イベント] 生成AIとその医療応用

生成AIの進化は目を見張るものがあり、またその医療分野での活用も進展しつつあります。画像診断、自然言語処理による電子カルテの自動作成、医療チャットボットなど、さまざまな応用が検討される中、技術の可能性と課題を理解することが重要です。本ワークショップでは、医用機械知能チームの研究成果報告を行うとともに、最新研究の紹介と具体的な活用事例を共有し、医療における生成AIの未来について議論します。

実施日時：2025年7月17日（木）13:00-17:00

＜プログラム＞

13:00-13:10　開会の挨拶（原田）

13:10-14:00　セッション1（2名×25分）

原田　達也（東京大学、教授/理研AIP チームディレクター）
　○タイトル：医用機械知能チームの研究紹介
　○概　　要：近年、画像認識技術は著しい進化を遂げている。なかでも、画像認識モデルと言語モデル、さらには異なる特性を持つセンサ情報処理などを統合したモデルは、マルチモーダルモデルとして知られている。このマルチモーダルモデルは、大規模言語モデルに続く次世代の基盤モデルと見なされており、医療応用を含む分野で熾烈な研究開発が進められている。本講演では，画像認識およびマルチモーダルモデルを中心に、理研AIP医用機械知能チームの研究成果を紹介し、今後の医療応用の可能性について議論する。

大竹　義人（奈良先端科学技術大学院大学、准教授）
　○タイトル： 医用画像データベースを用いた大規模筋骨格解析
　○概　　要：本講演では、J-MIDを中心とする大規模CT画像データベースと診断レポートをAIで自動的に整理・画像認識し、一万人以上の患者の筋肉量・筋肉密度（脂肪変性）を大規模解析した成果を報告する。全身の個々の筋肉を解剖学書レベルの詳細さで認識することで、加齢・体型・疾患等による筋骨格の変化を定量化し、骨粗鬆症やサルコペニア等の運動器疾患リスク予測につながるAIを開発している。また、CTやDXAなど大型の医用画像装置にアクセスできない小さなクリニックや新興国での筋骨格ヘルスモニタリングを目的としたレントゲン画像解析技術と医療LLMとの連携を含む将来展望までを紹介する。

14:00-14:15　コーヒーブレイク

14:15-15:30　セッション2（3名×25分）

森　健策（名古屋大学、教授）
　○タイトル： ⼤規模医⽤画像データベースと医療LMMの構築
　○概　　要： 本講演では、大規模医用画像データベースに基づく経時3次元CT画像読影レポート自動生成について述べる。医療分野において大規模言語モデルと大規模視覚モデルを用いた新たな応用分野の開拓がはじまっている。例えば、医用画像が与えられた場合に、そこから画像に認められる所見文を生成することによって読影レポートの作成支援など、様々な応用が考えられる。このようなモデルを構築するには、大規模な医用画像データベースも不可欠である。本講演では、国立情報学研究所医療ビッグデータ研究センターで構築を進めてきた300万件以上にのぼる3次元CT画像データベースを紹介し、このデータベースを用いて構築された経時3次元CT画像読影レポート自動生成システムを紹介する。26万件の3次元CT画像データから3次元画像に関する画像基盤モデル（特徴抽出器）を構築し、データベースに含まれる所見文を用いて言語モデルを学習させることで経時3次元CT画像読影レポート生成システムを構築している。本講演では、これらの開発について、開発環境も踏まえながら紹介したい。

荒牧　英治（奈良先端科学技術大学院大学、教授）
　○タイトル：医療LLMの可能性
　○概　　要： 医療現場は今、大きく変わりつつあります。スマートデバイスや生成AIの登場により、膨大な情報が医療や健康に活用され始めています。医療LLMをベースにしたAIによる診断支援や画像解析、患者の言動からの抑うつ評価などの研究も進み、実用化が始まっています。医療者だけでなく、患者自身もAIを活用して情報を得る時代になりました。本講演では、AIの可能性とリスクについて最新の動向を紹介し、議論のきっかけとなることを目指します。

小林　和馬（国立がん研究センター研究所、主任研究員）
　○タイトル： Human-in-the-Loop型アプローチによる医療AIの研究開発
　○概　　要： 人工知能（AI: Artificial Intelligence）は、疾患の診断などの知的判断において専門医レベルの能力を発揮し、急速に医療現場へと普及してきている。これは臨床意思決定の支援を始めとした様々な課題を解決し、医療のあり方を根本から変革する力を有する。一方で、AIの負の側面についても認識される。特に、テクノロジー自体が自律性を持ち始めているため、これを道具として使いこなしているようでいて、実際には道具に使われてしまうような主客転倒の懸念がある。すなわち、人間を置き換える（リプレイスする）ものとしてのテクノロジーではなく、人間に寄り添う（アライメントする）医療AIを実現するために、医療者とAIのインタラクションを適切にデザインし、両者がともに学び合うことを目指した技術基盤の創出が求められている。本講演では、AIの開発や推論の過程に対して医療者の働きかけを可能にするHuman-in-the-Loop型のアプローチを軸に、これまで展開してきた医工連携の共同研究成果を報告する。

15:30-15:45　コーヒーブレイク

15:45-16:45　パネルディスカッション（森、荒牧、大竹、小林、黒瀬、（原田））

16:45-17:00　閉会の挨拶（原田）

〇講演者
原田　達也（東京大学、教授/理研AIP チームリーダ）
森　健策（名古屋大学、教授）
荒牧　英治（奈良先端科学技術大学院大学、教授）
大竹　義人（奈良先端科学技術大学院大学、准教授）
小林　和馬（国立がん研究センター研究所、主任研究員）

〇パネラー
原田　達也（東京大学、教授/理研AIP チームリーダ）、モデレータ
森　健策（名古屋大学、教授）
荒牧　英治（奈良先端科学技術大学院大学、教授）
大竹　義人（奈良先端科学技術大学院大学、准教授）
小林　和馬（国立がん研究センター研究所、主任研究員）
黒瀬　優介（東京大学、特任講師）