医療AI推進機構株式会社（本社：東京都中央区、機構長：島原 佑基、代表取締役：川邊 翔、以下「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「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）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お知らせします。
本研究は、548,190枚の胸部X線写真を用いてVision Transformer（※）を自己教師あり学習で訓練し、得られたモデルを別の患者集団に適用して抽出した特徴量が、患者の人口統計学的属性・臨床検査値・転帰とどのように関連するかを分析したものです。
本研究の詳細は、ぜひRSNA 2026の会場でご覧ください。なお、MAPIは学会期間中、展示ブースへの出展を予定しており、医療画像情報匿名加工支援システム「MAPI GATEWAY」に加え、Re-facing技術の展示も行います。展示ブース番号およびポスター掲示場所につきましては現在調整中のため、決まり次第改めてご案内いたします。
MAPIは今後も、日本の医療データの利活用と医療AI研究の推進を通じ、AIが日々の臨床現場に溶け込み、質の高く多様な医療AIが溢れる未来の実現に貢献してまいります。
