工科大学の男子学生がAIを使ってハノイ医科大学の発注問題を解決

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これはハノイ医科大学病院から依頼された課題であり、国際人工知能研究センター（BK.AI）バイオメディカル情報科学研究部門長のグエン・ホン・クアン博士の指導の下、ハノイ工科大学の新人エンジニアであるブイ・ヴァン・ソン氏（2000年生まれ、タインホア出身）が3年かけて解決しました。

ブイ・ヴァン・ソンさんはコンピュータ工学を専攻する学生です。研究への情熱から、大学2年生の時にグエン・ホン・クアン博士のバイオメディカル・インフォマティクス研究室への参加を申請しました。ここで彼は、遺伝子の解読、薬物反応の発見、画像処理など、医療分野におけるAIの応用に関する様々な課題について学ぶ機会を得ています。

ソン氏によると、クラスメートの大半はウェブサイトやアプリの開発に取り組んでいるが、バイオメディカル分野で人工知能に焦点を当てることには多くの困難もあるという。

「研究のために、人工知能に関する調査や講座への参加に加え、遺伝子配列、DNA、mRNA、PCR検査プロセスなどに関する知識も再学習する必要がありました。」

z5128872607157 11c22f4820fddb63dec840e09be6ea28.jpg — ブイ・ヴァン・ソン（2000年生まれ、タインホア省出身）はハノイ工科大学を卒業したばかりだ。

ソンさんは研究室での最初の滞在で、指導教官の指導の下、がん細胞に反応し、予防し、抑制する新薬の探索に取り組みました。さらに、画像処理の問題にも取り組み、太陽光パネルの欠陥パネルを特定しました。

2022年半ば、ソン氏はハノイ医科大学病院が発注した「超音波画像を用いた胎児の項部透過性の判定」に関するプロジェクトに参加するよう指導教員から提案された。

専門用語を完全に理解するために、ソン氏は病院の医師と話し合い、胎児超音波検査のビデオを見て、頸部透過率の測定プロセスを理解するために2ヶ月を費やしました。徐々に、ソン氏はこのテーマの意味と目的、そして研究結果が現実にどのように応用できるかを理解していきました。

ソン氏によると、胎児頸部透過部の幅を測定することで、医師は出産前に胎児の異常を早期に診断することができます。しかし、超音波による頸部透過部の測定は現在も手作業で行われています。この技術は医師の経験に左右されるため、多くの潜在的な誤差が生じる可能性があります。

「わずか0.1～0.2mmの誤差が診断結果に違いを生み、妊婦へのカウンセリングプロセスに影響を及ぼすことがある」とソン氏は述べた。

そこで、この男子学生は、ハノイ医科大学病院の著名な医師らによって項部透過領域がラベル付けされた約1,200枚の胎児超音波画像のデータセットを時間をかけて調査し、同時に、この課題に適したディープラーニングモデルと画像処理アルゴリズムを構築・開発しました。しかし、当初は成果はあまり期待できませんでした。

「2～3週間、高度な画像処理モデルをいくつも試しましたが、それでも結果を改善できませんでした。首の後ろの空間を人工知能で計測する研究は世界にはありますが、首の後ろの空間とその幅をミリメートル単位で明確に示した研究はありませんでした」とソン氏は述べた。

新しい方向性が見つからないたびに、教師と生徒は一緒に座り、アルゴリズムの各ステップを「解きほぐし」、改善していく必要がありました。グエン・ホン・クアン博士によると、ソンさんは粘り強く、勤勉な人です。その問題を解決するために、ソンさんは実際に20近くの異なる部分問題を解かなければなりませんでした。

「孫氏が働けば働くほど、解決すべき問題が増え、彼はそれを積極的に実行します。そのおかげで成果は日々向上しています」とクアン博士は述べた。

約2年間の研究を経て、ブイ・ヴァン・ソン氏は、2D超音波画像を用いて胎児の項部透過率を判定・測定する新たな方法を提案しました。この方法は、医師による手動測定方法と比較して誤差がわずか0.4mmです。この測定方法は、医師の測定にかかるコストと労力を削減し、超音波測定プロセスを再検証するための基盤となります。

ソン氏の研究成果はハノイ医科大学病院でも検証され、実現可能性が評価されました。その後、ソン氏はこれらの成果をハノイ工科大学学生研究コンテストに持ち込み、2位を獲得しました。

1692756927599 1gẻg.png — Bui Van Son 氏と Nguyen Hong Quang 博士 - ハノイ工科大学、バイオメディカル情報科学研究部門長、コンピュータ工学部門講師。

ソン氏によれば、これは新しい研究であったが、当時の方法の正確さは絶対的なものではなかったという。

そのため、コンテスト後もソン氏はアルゴリズムの開発と改良を続けました。彼はウェブサイトとスマートフォン用アプリケーションを構築しました。システムに画像をアップロードするだけで、モデルはわずか5～7秒で安全閾値である項部透過率のデータを正確に測定します。この手法は、ぼやけて不明瞭な超音波画像では判別が難しい症例にも対応し、超音波測定プロセスにおける不要な誤差を最小限に抑えます。

良好な結果を受けて、ブイ・ヴァン・ソン氏と彼の学生は、国際誌「バイオメディカル・インフォマティクス」に投稿する科学研究論文を完成させました。しかし、ソン氏はこのモデルは医師に取って代わるものではなく、医師がより正確に光の範囲を判断するための基礎となる補助ツールに過ぎないと断言しました。

2年目にソン氏と働き始めたグエン・ホン・クアン博士は、ソン氏が科学研究に情熱を注ぐ人物だと評価しました。研究室で彼に最初に与えられた課題は、アプリケーションプログラミングとWebプログラミングでしたが、ソン氏は非常に迅速かつ効率的にこなしました。その後、AIへの情熱を駆使し、ソン氏は割り当てられた課題を研究し、応用し、非常に巧みに解決しました。

「『超音波画像を用いた胎児項部透過率の判定』という研究において、このモデルの精度は現時点でベトナムの有力な超音波診断医の精度と同等です。しかし、実用化には、病院の運用手順や保健省の診察・治療手順といった要因に大きく依存します」と、グエン・ホン・クアン医師は評価しました。