# 医療AI推進機構、胸部X線画像研究成果が世界最大の放射線学会「RSNA 2026」Scientific Posterに採択

- 出典: clinic-note（https://clinic-note.net/）
- URL: https://clinic-note.net/2026/08/28/%e5%8c%bb%e7%99%82ai%e6%8e%a8%e9%80%b2%e6%a9%9f%e6%a7%8b%e3%80%81%e8%83%b8%e9%83%a8x%e7%b7%9a%e7%94%bb%e5%83%8f%e7%a0%94%e7%a9%b6%e6%88%90%e6%9e%9c%e3%81%8c%e4%b8%96%e7%95%8c%e6%9c%80%e5%a4%a7/
- カテゴリ: 最新医療
- 公開日: 2026-08-28
- 更新日: 2026-08-28

---

## 医療AI推進機構、胸部X線画像研究成果が世界最大の放射線学会「RSNA 2026」Scientific Posterに採択

医療AI推進機構株式会社（MAPI）は、胸部X線画像に含まれる潜在的な情報に関する研究成果が、「第112回北米放射線学会（RSNA 2026）」のScientific Posterセッションに採択されたことを発表しました。RSNA（Radiological Society of North America）は、毎年開催される世界最大の放射線学会で、最新の放射線医学研究や技術が発表される場です。

![RSNA 2026のロゴ](/wp-content/uploads/2026/08/07ffcefeeaaee8a5d73f379b628a8889.webp)

## 研究の概要

今回採択された研究は、「MAPPING THE PREDICTIVE LANDSCAPE OF CHEST RADIOGRAPHS BEYOND ANATOMICAL FEATURES」（解剖学的特徴を超えた胸部X線画像の予測可能性のマッピング）と題されています。この研究では、548,190枚もの大量の胸部X線写真を用いて、画像認識AIモデルであるVision Transformerを自己教師あり学習で訓練しました。

自己教師あり学習とは、人間によるラベル付けが少ない、あるいは全くないデータから、モデルがデータ自体の構造や関係性を学習する手法です。この学習により得られたモデルを別の患者集団に適用し、そこから抽出される特徴量が、患者の人口統計学的属性、臨床検査値、さらには病状の転帰とどのように関連するかが分析されました。

この研究の詳細は、RSNA 2026の会場で発表される予定です。

## RSNA 2026での展示について

MAPIは、RSNA 2026の学会期間中、展示ブースへの出展も予定しています。ブースでは、医療画像情報匿名加工支援システム「MAPI GATEWAY」に加え、Re-facing技術の展示も行われるとのことです。展示ブース番号およびポスター掲示場所については、決定次第改めて案内される予定です。

## 今後の展望

医療AI推進機構は、今後も日本の医療データの利活用と医療AI研究の推進に貢献していく方針です。AIが日常の臨床現場に溶け込み、質の高い多様な医療AIが普及する未来の実現を目指しています。

## 医療AI推進機構株式会社について

医療AI推進機構株式会社は、医療データの加工・販売を行う「次世代医療データベース事業」の開発・運営を手がけています。

-
公式ウェブサイト: [https://mapi-jp.org](https://mapi-jp.org)

-
Facebook: [https://www.facebook.com/iryoaisuishinkiko](https://www.facebook.com/iryoaisuishinkiko)

-
X (旧Twitter): [https://twitter.com/iryoai_mapi](https://twitter.com/iryoai_mapi)
