慶応義塾大学理工学部の青木義満教授は、慶大病院整形外科の渡辺航太准教授、スペースビジョン（東京都中央区）と共同で、背骨がねじれて歪む疾患である「側彎（そくわん）症」の患者を人工知能（ＡＩ）でスクリーニング（選別検査）する技術を開発した。スペースビジョンの装置で撮影した体表面の画像をＡＩで解析し、脊柱の位置を推定して側彎症が疑われる症状を自動で見つけ出す。早期発見により重症化を防ぐ手法として実用化を目指す。

慶大が１８日にオンラインで開く「第２１回慶応科学技術展」（慶応テクノモール２０２０、日刊工業新聞社後援）で詳細を発表する。

スペースビジョンが開発した小型の側彎症検査機器「３Ｄバックスキャナー」は、体表面の高低差を等高線像（モアレ画像）によって簡単に可視化できる装置。撮影した３Ｄデータから高低差を算出し、５ミリメートル間隔でしま模様を表示する。

青木教授はこれに画像ＡＩ技術を適用し、事前にディープラーニング（深層学習）によって学習させておいた約２０００人分の患者データを基に、被検査者の背面のモアレ画像から脊柱の配列を推定。この脊柱配列から、前方から見た脊椎のカーブの大きさ（コブ角）を算出する。

側彎症はねじれを伴いながら脊椎が左右に曲がり、コブ角が１０度以上ある病態をいう。装具治療の対象となるコブ角２０―３０度以上の患者は０・３―０・５％と、１０００人に３―５人の割合で発症する。手術の可能性がある４０度以上の患者は０・１％程度。小中学生で発症が多く、１３、１４歳女児は２―３％の確率で発生する。

現在、学校などで行う１次スクリーニングは視診やモアレ画像を使った医師による視触診が主流。しかし、視触診は見落としなどの課題がある。また大型のモアレカメラは十数年前に製造が中止され、メンテナンスの問題が指摘されていた。

ＡＩによる自動の側彎症検査システムがあれば、多くの生徒を検査する学校検診の負担軽減のほか、患者の見落としの低減も見込める。

今後、追加の患者データを集めて精度を高め、全国の自治体へ採用を働きかける。