研究開発の背景と目的
急性腹症は、突然の腹痛を主症状とし、救急や時間外診療において頻繁に見られる症候群の一つです。その一方で、鑑別診断（似たような症状を示す複数の疾患の中から、患者の症状に最も当てはまる疾患を特定するプロセス）の範囲が非常に広く、複数の診療科にわたる疾患が原因となるため、診療にあたる医師にとっては専門外の疾患を含むこともあり、診断が難しいケースが多くあります。
本研究開発は、このような課題に対し、専門医が不在の医療機関や時間外診療においても、重要な所見や疾患を見落とすリスクを低減し、急性腹症患者の救命につながる診療支援AIの創出と社会実装を目指しています。
協働型急性腹症診療支援AIエージェントについて
fcuroは、これまで研究開発を進めてきた以下の3種類の機械学習モデルを統合し、医師とAIが対話・協働しながら急性腹症の診療を支援する「協働型AIエージェント」の研究開発を推進します。
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全身検索型画像診断AIモデル『ERATS（ER automated triage system）』
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病態解釈型データ抽出AIモデル
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対話型知識獲得言語AIモデル
このシステムでは、AIが急性腹症の診療に伴走し、膨大な診療データの中から診断に重要な中間情報を抽出し医師に提示します。さらに、医師の解釈や判断をフィードバックとして受け取ることで、医師とAIが協働して適切な鑑別診断に至る仕組みの実装を目指します。
具体的には、『ERATS』で培われた画像診断AIの技術を基盤とし、画像情報だけでなく、患者の身体症状や検査結果などの臨床情報も統合的に解析します。AIから医師への一方的な情報提供にとどまらず、AIが診療に必要な情報を提示し、それに対する医師の解釈を取り込みながら診療を支援する、マルチモーダルAIシステム（複数の異なる種類のデータ（画像、テキスト、数値など）を統合して処理・解析するAIシステム）として開発が進められます。
本研究開発は、大阪急性期・総合医療センターおよび京都大学医学部附属病院を中心とした17施設の医療機関との共同研究として実施されます。
今後の展望
fcuroは、「Eliminating preventable death by using technologies」（テクノロジーによって救える命を増やす）をミッションに掲げています。今回のAMED採択を機に、研究機関や医療機関との連携をさらに深め、救急医療の現場で真に必要とされるAIの研究開発と社会実装を進めていく方針です。
患者のさまざまな臨床情報を統合的に活用するマルチモーダル型AIで医師の判断を支え、人とAIのハイブリッドによる次世代の救急医療の実現を目指します。
株式会社fcuroについて
株式会社fcuroは、医療AI開発、医療システムの開発と提供、臨床研究支援を事業内容とする企業です。
詳しくは、株式会社fcuroのウェブサイトをご覧ください。
