成果報告書詳細
管理番号20140000000379
タイトル平成24年度-平成25年度成果報告書 「IT融合による新社会システムの開発・実証プロジェクト 次世代医用クラウドシステムによる脳卒中に関する統合診断支援プラットフォームの構築」
公開日2014/8/8
報告書年度2012 - 2013
委託先名株式会社エヌ・ティ・ティ・デー 株式会社エヌ・ティ・ティ・データ経営研究所 岩手医科大学
プロジェクト番号P12009
部署名バイオテクノロジー・医療技術部
和文要約件名:平成24年度-平成25年度成果報告書 IT融合による新社会システムの開発・実証プロジェクト「次世代医用クラウドシステムによる脳疾患の統合診断支援プラットフォームの構築」

本プロジェクトでは、患者及びその予備軍の脳画像情報と臨床・検査情報をクラウド上に集積し、専門医及びその専門的知見の活用による解決を可能にする、医用画像クラウド情報・知識システム(MICCS; Medical Imaging Cloud Communication and Knowledge System)の構築を図り、脳疾患の高度医療を支える診療支援や予防支援サービス提供を実現する持続可能なビジネスエコシステムを実現するため、システム領域、アプリ領域、ビジネス領域毎にワーキンググループ(WG)を設け、そのフィージビリティスタディを実施した。
システムWGでは、診断支援アプリ実行基盤を開発するアカデミック環境を構築し、アプリ基盤であるXNATカスタム化、アクセスコントロール、ワークフロー制御の動作・機能検証を行い、その有用性、実効性を証明した。加えて、HPCを用いたANSYSベンチマーキングを行い、12コア6マシンの条件下において約25倍の演算速度を確認した。また、実証事業に向けて診断支援サービスフロー、医療情報ガイドラインの分析を行い、17のシステム基盤実現方式を定義した上で検証環境を構築し、医療情報ガイドラインに準拠した動作を確認した。さらに、XNATとシステム基盤を結合したシステム結合性検証を行い、実証事業における診断支援サービス一連の処理を確認し、その課題と対策を立案した。
アプリWGでは、脳卒中の早期診断及び予防を実現するためのアプリケーションとして、無症候性未破裂脳動脈瘤や無症候性大脳白質病変の検出支援システムの開発を行い、アカデミック環境上での動作を確認した。また、無症候性脳血管・脳病変の脳卒中発症予測支援システムとして7T高解像度MRAの元画像から、外側線条体動脈(LSA)のメッシュデータを作成する手法を確立した。加えて、予防システムを実現するための関係性分析として、8669件の脳ドック症例データ解析を行い、症状の進行を抑える介入の効果を確認した。さらにアプリケーション技術の総合評価を行い、実証事業の結果を踏まえて、ライセンス、診断支援アプリ入力画像、アプリケーション品質管理と体制の3つの精査すべき課題を明らかにした。
ビジネスWGでは、コンピューター診断支援サービスの技術優位性として、有識者5名へのヒアリング、脳ドック200施設、生活者172名へのアンケートを実施し、コンピューター診断支援サービスの技術優位性が検証された。また、包括的医療システムの普及可能性として、医療システムベンダ4社、MRIベンダ5社へのヒアリングを実施し、連携の枠組みを整理するとともに、MICCSプラットフォームの普及可能性を検証した。加えて、予防市場創出の事業収支性として、脳ドックの費用便益効果を分析するともに、その効果を高める予防市場の創出に向け民間企業のべ25社が参加する産業化に向けた3つの研究会を実施し、MICCSプラットフォームの事業持続性を検証した。さらに、倫理や制度面での対策方針として、事業推進リスクの分析を行い、ガイドラインを作成することと、そのガイドラインを継続的に改善し続ける仕組みを持つことを基本的な指針とした。
英文要約TITLE: IT Integration-based New Social System Development and Demonstration Projects「Construction of integrated diagnostic support platform of brain disease by the next generation medical cloud system」:FY2012-FY2013 Final Report

The objective of this study is to develop a novel system that facilitates early diagnosis of and prevents various cerebrovascular disorders by means of a medical imaging cloud communication and knowledge system (MICCS), which stores and can be used to analyze brain images of patients and potential patients. The project was undertaken by system, application, and business working groups (WGs) in the fiscal year 2012/2013.
The system WG built an academic site and developed an execution platform for diagnostic support applications. The XNAT program was customized and the effectiveness of the pipeline engine and access control was confirmed. ANSYS benchmarking was also performed with HPC and an operating speed of about 25× was confirmed using six machines each with 12 cores. To develop a scalable and secure platform, the service flow of diagnostic support and guidelines for secure management of healthcare information technology were examined. The operation was confirmed by building a verification site that was defined by a 17-system infrastructure. Finally, diagnostic support services deployed on the verification site were evaluated using XNAT, and countermeasures were developed for the extracted problems.
The application WG developed two programs that automatically extracted asymptomatic non-explosive cerebral aneurysms and cerebral white matter objects from magnetic resonance imaging (MRI) data as components of the quantitative analysis application for asymptomatic white matter lesions in elderly subjects. The operation of the programs on the academic site was verified. In addition, based on an original 7T high-resolution magnetic resonance angiography image, a method was established to create mesh data outside the lenticulostriatal artery as a stroke prediction support system for asymptomatic cerebrovascular and brain lesions. To achieve a prevention support system, a brain dock case data analysis of 8669 reviews was conducted, and the effectiveness of interventions in reducing the progression of symptoms was confirmed. A comprehensive evaluation of application technology and results of the demonstration project revealed three issues that require scrutiny: the license system, input images for diagnostic support applications, and a framework for controlling application quality.
The business WG conducted interviews with five experts and surveys of 172 people in 200 brain dock facilities, and verified the technological superiority of computer diagnostic support services. In addition, four medical system and five MRI vendors were contacted in order to verify the potential for dissemination of the MICCS. To analyze the cost-benefit of the brain dock and as a business balance for preventive market creation, the business sustainability was verified by three study groups with 25 participating companies. Business risks were assessed as a policy measure combining moral and institutional aspects, and a basic policy of creating guidelines was established.
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