AIによる皮膚がん等の画像診断支援、京セラと筑波大が共同研究開始
2017年07月26日、京セラコミュニケーションシステムと筑波大学は、AI（人工知能）を活用した画像認識による医師向けの皮膚疾患診断サポートシステムの実用化を目指し、共同研究を開始したと発表した。3年後の実用化を目指す。
京セラのディープラーニング基盤をもとに、筑波大附属病院の臨床画像で教師データ作成
ディープラーニング技術の登場により、医療分野でもこの技術を活用した各領域の画像診断モデル開発、研究の動きが加速している。今回の共同研究は、皮膚がんをはじめとした皮膚疾患の診断支援に、ディープラーニングで構築する画像診断モデルの活用を目指すもの。具体的には、京セラがクラウド型のWebサービスとして展開している、ディープラーニングによる画像認識モデル構築基盤「Labellio」をもとにシステムを開発。筑波大学は、附属病院の皮膚科で所蔵する2万枚超の臨床画像データを提供する。この臨床画像データを活用し、まずはAIが学習を進めるための教師データを作成。最終的にはメラノーマ（悪性黒色腫）などの、皮膚がんをはじめとする複数の皮膚腫瘍を判別する「高精度な画像認識モデル」を開発するという。
研究は2017年3月から始まっており、1年間の共同研究を経て3年後の実用化を目指す。将来的には、2,000以上の皮膚疾患が判別できるシステムを目指し研究開発を進める。