凸版印刷と順天堂大学、共同研究講座「救急AI色画像情報標準化講座」を開設へ

昨今、少子高齢化により患者増と医師不足が指摘され、医療の効率化が求められている。また、新型コロナウイルス感染拡大から、個人のスマートフォンなどを用いたオンライン診療が始まっている。こうした中で対面での診療と比較し、正しい情報伝達の難しさや、デジタルデバイス間の画質不足による問題点の改善が求められている。医学・医療において患者の状態等を正確に把握するためには、画像・映像などのデジタル視覚データは、美しさや綺麗さが優れていることよりも、色や質感表現などの品質管理が重要だ。さらに、判断の間違い、診断の不正確さの要因にならないような技術や、画像・映像データの真正性を担保する仕組みやガイドラインの確立が不可欠になっているという。他方で、5Gや光通信などのデータ容量が課題とならない高速大量通信の普及により、4Kや8K等の高精細映像による情報共有や、デジタル視覚データそのものをAI試料とする活用が行われる。こうした取り組みは、医学・医療にとどまらず、Society5.0の実現に向けて様々な分野でのDX(デジタルトランスフォーメーション)を加速させる社会実装が求められている。

順天堂大学大学院医学研究科救急・災害医学の田中裕教授（順天堂大学浦安病院　院長）らは、生体センシング機能を備えた傷病者端末の設計開発研究において、電子トリアージシステムの開発を行ってきた。この研究では、傷病者に装着した脈拍センサや血流センサなどからのセンシング情報を収集すると共に、臨床現場に敷設した無線ネットワークとの間にアドホックネットワークを構築することで、傷病者の位置や病状変化をリアルタイムで監視・収集・整理し、その情報を図的に提示すると共に、一定のルールに基づき緊急度が高い傷病者を提示できるような救命救急医療支援システムの構築を行った。本研究から視覚的情報の正確な把握が非常に重要であることが明らかとなったとのことだ。

今回このような背景から、凸版印刷が持つ印刷色を正確に再現可能とするカラーマネジメントシステム(CMS)技術と、順天堂大学浦安病院／救命救急センターの多くの救急医療情報を活用し、正しい画像・映像情報を伝えるプロトコルの標準化の基盤構築を目指し共同研究講座を開設するという。本共同研究講座では、救急医療において提供される医療画像(色)情報の正確性を評価・分析し、提供される医療画像情報の「標準化」を行い、医療画像情報提供のプラットフォーム構築と、色情報を数値化し、標準化された画像情報を利用した救急医療現場への臨床的応用を目指すと同時に、本プラットフォームを活用した安全・安心な医療サービス提供に向けて、臨床応用を進めるとのことだ。

・凸版印刷
凸版印刷は、現代の印刷テクノロジーの中核となっているCMS技術を、DTP創成期の30年以上前から自社開発を行い蓄積、現在に至るまで応用・発展させて印刷生産を行ってきた。昨今では、従来のカラーチャートを用いる手法を独自に発展させ、対象物の分光反射特性を考慮することで高精度な色再現を実現。しかし、正確に色を伝える技術を印刷生産以外の分野で用いるには、さらなる技術的ブレイクスルーが必要不可欠だという。 凸版印刷の研究開発部門では、独自に開発してきた技術をさらに拡張し、誰でもどこでも簡便に色調を合わせることが可能となるCMS技術の研究開発に取り組んでいる。また、2013年よりオリジナル超高精細・高品質4K映像コンテンツ「Meet Japan!」を起点に、実空間に組込んだ超臨場感環境ソリューション「Natural Window」による、健康経営や働き方改革の推進に向けた社会実装を進めている。一般的な放送・コンテンツとは違う「記録性」「正確性」を重視した制作技術・ノウハウを元に、凸版印刷はDXに必要不可欠な各種要素・パラメーター・プロトコル等をDX- E(Elements)と規定し、正しい色の再現や質感表現などのデジタル視覚データの品質を管理する基盤構築に取り組んでいる。このようなノウハウを元に本研究講座では、デジタル視覚データの中でも、特に精度を必要とする医学・医療分野において、画像・映像データの真正性を保証する研究開発と有用性の検証を行う。

・順天堂大学／順天堂大学浦安病院
順天堂大学浦安病院／救命救急センターは千葉県東葛南部地域の三次救急医療施設として、最重症患者に高度な医療技術と大学病院の先端医学情報に基づいた集中治療を提供している。順天堂大学浦安病院／救急診療科では様々な原因・病態による臓器不全やショック、多発外傷、広範囲熱傷、中毒、敗血症、特殊感染症(壊死性筋膜炎、ガス壊疽、破傷風など)、心肺停止、意識障害、代謝疾患、心不全や呼吸不全といった慢性病態の急性増悪、心血管障害、脳血管障害など、心肺危機に瀕した重篤な病態の症例を扱っている。本研究では、標準化された画像情報を利用した救急医療現場への臨床的応用を目指す。例えば、救急医療従事者が患者診察を行う際に、第一印象は非常に重要なサインだ。血圧、体温、呼吸回数、 酸素化能などのバイタルサインに合わせて、顔面蒼白、苦悶様表情、紅潮、チアノーゼ、黄疸、乾燥など の視覚情報を、標準化された色画像情報として提供することで救急現場、外来でのトリアージに発展させることができる。さらに、救急現場で臨床家が自身の感覚で判断する「顔色」からの重症度評価を、顔認識技術を利用し「数値化」する研究、熱傷の深度・面積を画像情報から正確に判定する研究などを計画しているとのことだ。