画像診断支援AIを開発する際には、複数のツールを活用して、AIの教師データを多数作成する。そうして、学習モデルを設計のうえ、学習を実行するのだが、一般的なアノテーション（データへのタグ付け加工）ツールは医用画像に最適化されていない。
現状では、その後の学習過程においても個別のツールを使いこなす必要があるなど、一連の開発プロセスを実行するには、高度な工学的知識を要する。医用画像の診断支援技術の開発には、多数のアノテーション・データ管理、学習モデルの設定、学習の実行といったプロセスを繰り返し行う必要があるという。
富士フイルムと国立がん研究センターは、科学技術振興機構（JST）戦略的創造研究事業（CRESTおよびAIP加速PRISM研究）の支援を受けて、プログラミングなどの知識のない医師や研究者でも自ら画像診断支援ソフトウェアを作れる「AI開発支援プラットフォーム」を共同開発した。
「プロジェクト管理機能」「アノテーション機能」「学習管理機能」「AI実行およびAI技術により駆動するアノテーション支援機能」を備えた。臨床現場で使われている画像診断環境に近い操作感で効率的かつ直観的に画像の閲覧やアノテーションができる。同プラットフォームでは、AI開発のためのソフト・ハード環境構築やモデル設計に必要な知識の習得が不要となり、多数の学習用データ作成・加工・管理に費やしていた膨大な時間を削減できる。
これにより、臨床現場で多くのニーズや期待がありながら上述のような障壁があった、AI技術の活用に研究機関や医療機関が取り組みやすくなり、画像診断支援AI技術の研究開発の加速が期待できるという。両者は今後、国立がん研究センター内の複数の研究テーマで、同プラットフォームの研究活用と有用性の検証を進め、富士フイルムが同プラットフォームの製品化を目指す。今回の研究は第80回日本医学放射線学会総会で発表される。