図1 Ai-Seg自動抽出(左)と医療従事者手入力（右）医療従事者が描画した前立腺（上）と肝臓（下）で Ai-Segは遜色ない精度で輪郭を自動作成する

放射線治療計画では、がんの周囲の健康な組織を放射線から保護するため臓器の領域データを描き照射線量の評価をおこなっています。近年の放射線治療では、腫瘍の形状に合わせ正確に照射し、かつ周辺の正常臓器への線量を低く抑えることが可能となっているため、照射線量の評価の重要性が高まっています。しかし、臓器の領域データの作成は、医療従事者間でもばらつきが生じる複雑な作業であり、患者当たり数時間程度要するため、医療従事者にとって大きな負担になっています。がん診断から放射線治療開始までの時間を短縮するためには、臓器の領域データの作業の均てん化と負担軽減することが必要になっています。

西尾教授及び小川教授らの研究グループとHIBMSでは、大阪大学医学部附属病院及び兵庫県立粒子線医療センターの実際に治療した計画画像及び放射線治療専門家によって抽出された症例を用いて頭頚部、胸部、腹部、骨盤部の主要臓器を自動で作成するモデルを開発しました。開発環境には、NVIDIA社のオープンソフトウェアであるClara Imagingを使用し、モデル学習を行いました。肝臓モデルを使用した例では、輪郭作成に要する時間は、従来手作業では30分以上要したものがAi-Segを用いると5分程度（臨床利用ための人による修正時間も含む）まで短縮することができました。図１に示すように医師とAi-Segが作成したものを比較しても違いがわからないほどの水準にまで達しています。薬事取得後もさらなる精度向上を図るため、モデルの開発・評価体制の強化や学習に使用する症例数を増やし、本Ai-Segを使用する病院のニーズを満たす開発を継続していきます。

本研究成果により、がん患者の待ち時間を短縮することができます。また、医療従事者は、患者ケアに時間を割くことができるようになり、放射線治療の品質向上につながると考えられます。

本放射線治療計画支援プログラム：Ai-Segは、2023年6月28日に国内の医療機器薬事承認として承認番号30500BZX00161000を取得しました。

尚、本装置開発は、HIBMS、大阪大学大学院医学系研究科保健学専攻医学物理学研究室（西尾禎治教授）及び同医学専攻放射線治療学教室（小川和彦教授）の共同研究として行われました。

西尾禎治教授 研究者総覧
https://rd.iai.osaka-u.ac.jp/ja/4fba6c57a90dd792.html