兵庫県立大学とグローリー、骨盤CT画像から骨折を自動検出するAIモデルを開発

超高齢化社会の進行に伴い、骨粗しょう症も一因となり脆弱性骨盤骨折患者数が増加しているという。骨盤骨折は、撮影されるCT画像枚数が数百枚と膨大であるため、骨盤骨折専門の医師でなければ、骨折を精度よく見つけるのは困難とのことだ。しかし、骨盤骨折専門の医師は少なく、特に高齢者人口が多い地方ではその傾向は顕著だという。AIの応用として、医療への応用は非常に期待されている。特に、脳MRA画像からの脳動脈瘤検出、内視鏡画像からのポリープ検出など、画像からの病変の自動検出は、医師の診断性能を向上し、患者に対する医療の質を向上するとともに、医師の働き方改革を推進する負担軽減、見逃しによる医療事故を削減する。AIを用いた骨折自動検出として、2次元レントゲン画像（単純X線画像）からの手首骨折検出などが提案されていた。しかし、CT画像は数百枚の断層画像からなる3次元画像であり、骨折も様々な形状を有しており、従来の方法が適用できなかったとのことだ。

兵庫県立大学とグローリー株式会社は、兵庫県立大学のAI医療画像解析技術、グローリー株式会社の貨幣・生体などの画像認識技術を融合し、医工学への応用を目的として、医療機器の実用化を目指すグローリー医工学共同研究講座を2019年に開設。同年、製鉄記念広畑病院と、本共同研究を開始した。

製鉄記念広畑病院の村津副院長・整形外科部長らは、93名の骨盤骨折患者のCT画像に対して、骨折の位置、形状を手動でマーク（アノテーション）し、AIを学習するための学習データを作成した。グローリー医工学共同研究講座は、同学習データを用いてAI骨折検出法を提案した。

骨折は3次元的に様々な向きで形状を有す。提案法では、撮影された3次元画像から、前後左右斜めを含む9方向の断面画像を生成することで、骨折を確認しやすい断面で骨折検出が行われる。これを統合することで、3次元的に骨折検出が可能になるという。

骨折患者93名に含まれる骨折389箇所に対して、AIモデルの学習、評価を行った結果、骨折検出性能は感度（骨折を正しく検出できる割合）が80.5%、適合率（検出したものが正しく骨折である割合）が90.7%だった。さらに、骨折を有する患者93名、骨折がない112名の被験者に対して提案法を適用した結果、すべての骨折患者において100%で1つ以上の骨折を検出（感度100%）、骨折がない被験者においては96.4%で正しく骨折がない（特異度96.4%）と判定し、日常診察で非常に有用なAI診断支援となるとのことだ。