スキルシステムズ、AIで希少がん早期発見 画像診断、ウェブ基盤提供

スキルシステムズ（大阪市東淀川区、杉本浩社長）は、希少がんの一つである成人Ｔ細胞白血病・リンパ腫（ＡＴＬ）の早期発見に向けた人工知能（ＡＩ）画像診断支援システムを開発中だ。ＡＴＬは血液画像での診断が難しく、早期発見ができずに末期症状で見つかるケースが多いことが課題。ＡＩを活用し早期の発見・治療につなげる。

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  ＡＴＬ細胞の画像診断ができるウェブプラットフォーム

ＡＴＬは白血球の一種であるリンパ球が腫瘍ウイルス「ＨＴＬＶ|１」に感染し、腫瘍化して発症する。現在は１症例当たり数百枚の血液画像からＡＴＬ疑いの細胞が何割あるかを目視で確認している。目視で見分けが付きにくい細胞もあり、医師や検査技師の診断にバラつきが出る。患者が初めに受診するかかりつけ医で診断が付きにくく、専門医療機関への受診が遅れ、発見が遅れる傾向にある。

「当社のシステムを通じて社会課題を解決したい」（開発責任者の横田祐介開発第２本部ソリューション２課マネージャー）との強い思いから、経済産業省の２０２２年度成長型中小企業等研究開発支援事業（Ｇｏ―Ｔｅｃｈ事業）に採択され研究開発を開始した。

米アマゾン・ウェブ・サービス（ＡＷＳ）の仮想サーバー「アマゾンＥＣ２」を活用し、患者の血液画像からＡＴＬ疑いがあるリンパ球と正常な白血球を数秒で分類できる独自のＡＩプラットフォームの開発を進めている。患者の血液画像をウェブ上にアップロードすると、数秒でＡＴＬ疑いの細胞が何％あるかを割り出す。その数値データを参考に、３％以上であれば医療機関への受診が必要など、医師は専門医療機関の検査が必要かどうか判断できる。

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  　　　　ＡＴＬ疑いが強い、弱いといった７種類に分類した細胞画像データを基にＡＩモデルを構築

同プラットフォーム上でＡＴＬ疑いのあるリンパ球を分類する独自のＡＩモデルは、約１０万枚の細胞画像データなどを基に開発した。異常・正常な細胞画像を、ＡＴＬ疑いが強い・弱いといった７種類に分類し、その８割を学習用データにしてＡＩモデルを構築。残り２割を評価用データとし、機械学習アルゴリズムを最適化して診断精度を高めた。

ＡＩ画像診断支援システムの検査精度は９６・３％に達する。同システムを活用し、地域の病院や診療所でもＡＴＬ疑いのある患者を見つけ、迅速に専門の医療機関で検査することで、早期発見・早期治療につなげる。

スキルシステムズは２５年４月にシステムの実用化を目指す。医療機関や検査会社への展開を見据える。横田マネージャーは「健康診断や人間ドックの血液検査の一つのサービスとなってほしい」と展望を描く。