AIによる画像診断支援とは？現在の活用例とトピックスを紹介

2023年11月21日 2023年11月21日

近頃ChatGPTをはじめ、社会のあらゆる場面でAIが活用され始めました。

医療現場でも画像診断領域にてAIの技術が
活用されており、読影業務の改善に力を発揮しています。

この記事では、AIによる画像診断支援について、現在の活用例とあわせて紹介します。

また、2022年度診療報酬改定によって
「画像診断管理加算3」の算定が可能となる
要件についても解説しているため、
AI画像診断支援に興味のある方や
ソフトウェア導入を検討している方は、ぜひ参考にしてください。

AI画像診断支援は、AIが医療画像データ
（X線、CT、MRIなど）を解析し、異常箇所を検出する技術です。

画像診断に使用されるAIは、
深層学習（ディープラーニング）と呼ばれる技術により画像を認識します。

多数の医療画像データから「異常所見の抽出」
「病変の識別」などのパターンを学習し、
特定の疾患において、専門医と同等、
もしくはそれ以上の精度で異常箇所を特定
できる結果を出した実験データも出てきました。

参考例）
国立がん研究センター

AIによる画像診断の支援は、疾患の
見落とし防止による読影精度の向上と、
読影時間の削減が見込まれ、医師の読影業務の効率化が期待できます。

2022年度の4月より、AIによる画像診断を
支援するソフトウェアを使用し読影した際は
「画像診断管理加算3」を請求できるようになりました。

また、2021年度以前の300点から340点に点数も引き上げられました。

しかし、すべての検査や施設で算定できる
わけではなく、一定の基準をクリアすることが必要です。

以下の表に算定できる画像診断管理加算の基準をまとめました。

画像診断管理加算区分	1	2	3
点　数	70	180	340
対象点数区分	E001 写真診断 E004 基本的エックス線診断料 E102 核医学診断 E203 コンピュータ断層診断	E102 核医学診断 E203 コンピュータ断層診断	E102 核医学診断 E203 コンピュータ断層診断
常勤の画像診断医	1名以上	1名以上	6名以上
医療機関種類	保険医療機関	病院	特定機能病院
画像情報管理			全ての画像情報管理に専門医の関与が必要
夜間・休日読影体制			〇
医療被ばく管理			〇
MRI 安全管理		〇	〇
画像人工知能安全精度管理			〇
読影・診断の委託	×	×	×