現在、AIは特定の医療画像そのものの評価や解析などには高い性能を発揮することがすでに示されている。その一方で、より高度な判断が可能なAIの構築のためには、詳細で時系列にわたる臨床情報を活用する必要がある。これらの情報は医療関係者による文章記載などの構造化されていない部分も多く、電子カルテ内のテキストや数値、医療論文での記述、遺伝子情報、診断画像といった多種多様の膨大なデータを統合・連携して実践応用するためのAI技術はいまだ確立されていない。これらの医療情報の活用には、医療分野の高度な知識を持った研究者と、AIの研究者およびエンジニアの密な連携による医療のためのAI開発が不可欠なものとなっているという。
そうした中、京都大学と富士通、富士通研究所は、医療分野でAIを活用するための共同研究講座「医療情報AIシステム学講座」を京都大学大学院医学研究科に設置し、2018年1月より約2年間活動することを発表した。
共同研究講座では、京都大学医学部附属病院の電子カルテに蓄積された患者データなどの各種医療情報と、富士通グループが持つ最先端のAI技術「FUJITSU Human Centric AI Zinrai」を使い、京都大学の医師やバイオインフォマティクス研究者と、富士通グループのAI技術者が協力して、新たな診療支援や創薬の実現など、AIを活用した次世代の高度医療化に向けた研究開発を実施する。また、共同研究で開発した知識データベース基盤や得られた知見は、保険などの関連分野での応用も進め、社会に成果を広く還元していくことを目指す。
まずは、自然言語処理技術でデータのクレンジングを行い、解析のための環境を整備する。その後、統合的に整備された大規模データから、機械学習などにより疾患ごとの共通的な特徴を抽出してモデル化し、医療画像の中からある病気の特性を判別するなどの新たな診療支援や、次世代創薬の発見などを目指す。また、医療分野に特化したAI技術の高度化も併せて研究する。
京都大学は、医師やバイオインフォマティクス研究者の知見の提供、AI活用におけるバイオインフォマティクス研究者の育成、臨床データの提供や評価などを行う。また、富士通グループは、AI技術やビッグデータ解析技術の提供、医療分野向けAI技術の開発、知識データベース基盤の構築などを支援する。