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未踏アドバンスト事業:2019年度実施プロジェクト概要(高峰PJ)

最終更新日:2019年8月1日

1.担当PM

藤井 彰人(ふじい あきひと)
 ・KDDI株式会社 理事 ソリューション事業本部 ソリューション事業企画本部長

2. 採択者氏名

高峰 航(東京大学 医学部医学科)
澤邉 一生(東京大学 医学部医学科)

3.契約金額

9,378,000円

4.プロジェクト名

画像分類器による消化管カプセル内視鏡診断補助システムの開発

5.関連Webサイト

なし

6.実施プロジェクト概要

 小腸は人体において食物の消化と栄養吸収という役割を果たしており、生命活動維持において重要である。しかしながら、口からも肛門からも遠い位置にあるため、かつて非侵襲的に小腸を検査することは難しかった。消化管カプセル内視鏡は、ダブルバルーン内視鏡などの大掛かりな検査器具を必要とせず、カプセルを飲むだけで手軽に消化管病変を非侵襲的に観察することが可能な優れたスクリーニング検査であるが、数万枚に及ぶ検査画像から正確に小腸疾患を診断するには、豊富な臨床経験を有する医師の知見が必要である。臨床経験の多寡によりカプセル内視鏡検査の診断精度は大きく変化する可能性が報告されており、診断精度の向上や標準化のための大きな課題となっている。また、専門医であっても読影に長時間を要することが、負担となっている。
 本プロジェクトでは、深層学習を用いた消化管カプセル内視鏡診断補助システムを開発することにより、医療現場の負荷軽減にとどまらず、カプセル内視鏡検査の診断精度の向上と診断の標準化を目指す。また、開発したシステムの事業化に取り組み、ビジネスモデルの考案・構築を行う。

7.採択理由

 本提案は、深層学習を用いた消化管カプセル内視鏡診断補助システムを開発するプロジェクトです。カプセル内視鏡の検査は一回あたり、 40,000 枚 ~ 60,000 枚の画像が撮影され、専門医は 1 時間程度かけてこれを読影しますが、一秒間に約 17 枚の画像をチェックしなければならず、まさにテクノロジーで解決すべき課題です。医療分野、画像診断での深層学習を用いた取り組みはすでに国内外に存在しますが、テクノロジーを理解しかつ医学部に在籍し、現場ニーズと制約を深く理解してのチャレンジはまさに未踏であると考えています。
 加えて、起業に対する意欲も強く、適用分野を拡大させることも可能であり、本未踏プロジェクトでの活動を通して、医療分野におけるスタートアップへと成長して欲しいと考えています。

更新履歴

2019年8月1日 2019年度実施プロジェクト概要(高峰PJ)を掲載しました。

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