工科大学の学生が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出された課題であり、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。研究に対する情熱から、ソンさんは大学2年生のときから、グエン・ホン・クアン博士の生物医学情報学研究室への参加を志願しました。ここで、男子学生は、遺伝子解読、薬物反応の発見、画像処理など、医療分野における AI 応用の問題について学ぶ機会を得ます。

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の人工知能に焦点を当てることにも多くの困難が伴うという。

「研究をしたり人工知能のコースに参加したりすることに加えて、研究に役立つように遺伝子配列、DNA、mRNA、PCR検査プロセスなどに関する知識も再学習しなければなりませんでした。」

ブイ・ヴァン・ソンさん（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です。

研究室にいた頃、ソン氏は指導教員の指導の下、がん細胞に反応し、がんを予防し、がん細胞を抑制する新薬の発見に携わった。さらに、男子学生は画像処理や太陽光パネルの不良パネルの特定に関する問題にも取り組んだ。

2022年半ば、ソンさん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、ソンさんは病院の医師と話し、超音波ビデオを見て、頸部透過率の測定プロセスを理解するのに2か月を費やさなければなりませんでした。徐々に、孫さんはそのテーマの意味と目的、そして研究結果を実際の生活にどのように応用できるかを理解していった。

ソン氏によると、項部透過部の幅を判定することで、医師が出生前に胎児の異常を早期に診断するのに役立つという。しかし、頸部透過率の超音波測定は現在でも手動で行われています。この技術は医師の経験に依存するため、多くの潜在的なエラーも発生します。

「時には、わずか0.1～0.2mmの誤差で診断結果が異なり、妊婦へのカウンセリングプロセスに影響が出ることがある」とソン氏は語った。

そこで、この男子学生は、ハノイ医科大学病院の指導的医師らが項部透過領域をラベル付けした胎児の超音波画像約1,200枚のデータセットを時間をかけて研究し、同時に、問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、当初は結果はあまり芳しいものではありませんでした。

「2～3週間、最先端の画像処理モデルを数多く試してみましたが、それでも結果を改善することはできませんでした。これまで世界では人工知能を使って首筋を計測する研究はあったが、首筋の大きさやその幅をミリ単位で明確に示してくれた研究はなかった」とソン氏は言う。

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ってアルゴリズムの各ステップを「解きほぐし」、改善する必要がありました。グエン・ホン・クアン博士によると、ソンさんは粘り強く、勤勉な人だ。その問題を解決するために、孫氏は実際に約 20 個の異なるサブ問題を解かなければなりませんでした。

「孫さんは働けば働くほど、解決すべき問題を見つけ、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」とクアン博士は語った。

約2年間の研究を経て、ブイ・ヴァン・ソン氏は、医師の手動測定方法と比較して誤差が0.4mmの2D超音波画像を使用して胎児の項部透過率を判定および測定する新しい方法を提案しました。この測定方法は、医師が測定を行う際のコストと労力を削減するのに役立ち、医師が超音波測定プロセスを事後チェックするための基礎として機能します。

孫氏の研究成果はハノイ医科大学病院でもテストされ、実現可能であると評価された。その後、ソンさんはこの成果をハノイ工科大学の学生科学研究コンテストに持ち込み、第2位を獲得した。

1692756927599 1ページ目.png — ブイ・ヴァン・ソンとドクター。 Nguyen Hong Quang - 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、孫氏は大会後もアルゴリズムの開発と改良を続けた。男子学生は自分の携帯電話でウェブサイトとアプリケーションを構築しました。画像をシステムにアップロードするだけで、モデルはわずか 5 ～ 7 秒で項部透過度、安全閾値に関するデータを正確に測定します。この方法は、ぼやけて不明瞭な超音波画像内の認識が難しいケースにも対応し、超音波測定プロセス中の不要なエラーを最小限に抑えます。

肯定的な結果を見て、ブイ・ヴァン・ソン氏と彼の学生は、国際バイオメディカル・インフォマティクス誌に送る科学研究論文を完成させました。しかし、孫氏は、このモデルは医師に代わるものではなく、医師が正確な距離を判断するためのサポートツールに過ぎないとも断言した。

2年目からソン氏と働き始め、グエン・ホン・クアン博士はソン氏が科学研究に情熱を傾ける人物であると評価しました。ラボで最初に割り当てられたタスク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、Son はそれを非常に迅速かつ効率的にこなしました。その後、孫さんはAIへの情熱から、研究を重ね、課題をうまく応用し解決しました。

「『超音波画像を用いた胎児項部透過性の判定』研究では、モデルの現在の精度は、今日のベトナムの一流超音波医師の精度と同等です。しかし、それを実践できるかどうかは、病院の運営手順や保健省の診察・治療手順に関わる要素に大きく左右される」とグエン・ホン・クアン医師は評価した。