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LSTC、北海道大学、富士フイルム、GEヘルスケア・ジャパン、ベルギーのimecは2026年10月20日、推論に特化した2nm世代半導体を活用する医用画像処理システムの研究開発が、NEDOの委託事業に採択されたと発表した。画像診断、診療、手術をリアルタイムで支援する3つのシステムの開発を目指す。
医療機器内で画像処理、速度と省電力の両立へ
今回の研究では、医療分野でAIを利用する際の課題である処理遅延と消費電力を抑えるため、医療機器内で画像を処理する仕組みを開発する。現行GPUと比較して、画像処理速度5倍以上、エネルギー効率10倍以上の達成を目標に掲げる。いずれも開発目標であり、実証済みの性能ではない。
画像診断支援では、フォトンカウンティングCTが扱う大容量データを高速に画像化する再構成AIと、臓器の領域を識別するセグメンテーションAIを開発する。富士フイルムはCT装置や医用画像管理システム、読影端末への実装を見据える。
診療支援では、超音波画像にCT・MRI画像をリアルタイムで重ね合わせるシステムを開発する。手術支援では、手術顕微鏡の映像から器具、解剖学的構造、出血を即時に認識するAIの実現を目指す。
IBM Spyreで先行開発、2nm世代チップへ段階的に移行
研究開発は二段階で進める。まず「IBM Spyre Accelerator」を利用してAIシステムの開発と最適化を行い、その後、2nm世代の推論特化AIチップによる検証へ移行する計画だ。
ロイターは、ラピダスがIBMから受託生産する半導体の利用を念頭に置くと報じた。ただし、採用するチップや製造先は現時点で確定していない。
開発するシステムは北海道大学病院で臨床現場における有用性を検証する予定だ。5者は、医療機器の画像処理を高速化・省電力化するとともに、先端半導体の医療分野への社会実装を目指す。
