NVIDIAと大阪大学歯学研究科、口腔がん早期発見を支援するAIモデルの開発に向けた共同研究の契約を締結

口腔粘膜疾患の中でも、口腔がんは口内炎との違いが専門医でないと判別が難しいため、口内炎と誤診されやすく、消化器がんと異なり視診での早期発見が可能にもかかわらず、発見時にはすでに切除不能な段階まで進展しているケースが多く、進行がんの割合が54％であるという報告もある。そのため、地域の歯科医や医療機関など、専門医でない医師の見過ごしや誤診を防止し、早期発見を促すための対策が急務となっている。

平岡慎一郎助教は、大阪大学歯学部附属病院と大阪大学サイバーメディアセンターらが推進するS2DH (Social Smart Dental Hospital)プロジェクトをきっかけとして、同センター先進高性能計算機システムアーキテクチャ共同研究部門Lee Chonho特任准教授（常勤）らを中心とする同センターの研究チームらとの連携を通じて、ディープラーニングを用いた口腔粘膜疾患診断法を確立する研究に取り組んでいる。2018年、口腔がんを判別可能なAIモデルの開発に向けて、AIの学習に必要となる良質で大量の症例写真の収集を第一のステップとし、共同研究機関からの協力を得て、口腔粘膜疾患写真を約3万枚収集。これは同分野の研究において、世界屈指の規模を誇るデータ量だという。

NVIDIAは、共同研究契約締結前の2018年のデータ収集の段階より、医用画像におけるAIのエキスパートという立場から研究支援を行ってきた。平岡慎一郎助教らの研究初期段階での課題は、大規模な学習データをより効率的に精度向上させるためのノウハウの獲得だった。そこで、データ収集後のアノテーション作業における必要なツール、データの前処理手法や使用すべきAIアルゴリズム等のアドバイスをNVIDIAから提供することで、平岡慎一郎助教らは大量の画像を実際に使えるデータとして有効活用し、効率的に学習させることに成功した。

平岡慎一郎助教は、その学習環境としてNVIDIAのデータセンターGPUを搭載した大阪大学サイバーメディアセンターのスーパーコンピューター、「OCTOPUS（Osaka university Cybermedia cenTer Over-Petascale Universal Supercomputer）」および研究用途に開発されたNVIDIAの高性能なグラフィックスカード、NVIDIA TITAN Vが搭載されたワークステーションを活用し、NVIDIAによる技術支援を受け効率的に研究を進めた。その結果、作成されたAIモデルは、悪性腫瘍、口内炎、白板症、良性腫瘍の4クラスにおいて、非常に高い精度を達成した。特に悪性腫瘍および口内炎の検出分類においてのモデルの精度は、感度、特異度ともに95％以上を達成しているとのことだ。

真の社会実装のためには、さらなる精度の向上が求められる。今回、平岡慎一郎助教らの研究グループは新たなAIモデルの開発を見据え、2020年から、NVIDIAと共同研究の連携を強化することとした。具体的には、大阪大学歯学部附属病院口腔外科を受診した口腔粘膜疾患患者に対して、口腔外科専門医により診断情報のラベルを付与し、匿名化したデジタルデータを使用する。それを用いて、日本をはじめNVIDIAの世界各拠点からのメンバーが参画し、AIの画期的な研究を支援するNVIDIA AI Technology Centerとの連携により、AIモデルの精度の向上をはじめ、診断の高速化など、今後の課題解決を目指す。

また、さらなる学習環境の強化、およびNVIDIAの医用画像向けプラットフォームであるNVIDIA Clara Imaging を活用する。Clara Imagingは、開発者や研究者がデータアノテーションを高速化し、専門領域に特化したAIモデルを構築し、最新のトレーニング済みモデルとリファレンスアプリケーションを使ってインテリジェントな画像処理ワークフローを導入することができるアプリケーション フレームワーク。また、最適な推論パフォーマンスを引き出すための鍵となるライブラリ、NVIDIA TensorRTを活用することで、学習済みのAIモデルを迅速に最適化し、検証・展開することが可能になる。

平岡慎一郎助教らが開発に取り組んでいる、口腔粘膜疾患の領域に関するこのような高精度のAIモデルは前例がなく、このAIモデルを社会実装することにより、世界中の口腔粘膜疾患の早期発見、早期診断に関しての貢献が期待されるとのことだ。