第1に「画像診断装置自体（の性能）を良くする」（森氏）ような使い方。撮影条件や画像再構成処理の最適化、操作の自動化などにAIを使い、より簡便なワークフローで品質の高い画像が得られるようにする。
第2に、撮影画像から異常陰影などを指摘して読影を補助する画像診断支援。「ディープラーニング（深層学習）を使えば読影医をしのぐ正確さで診断できる可能性があり、既に各疾患においてAIによる読影のアルゴリズム自体はできつつある。海外では医療機関と共同で臨床研究を行っており、日本でも研究レベルでは医療機関との取り組みを始めるところだ」と森氏は説明する。
第3に、患者それぞれの病態などに応じた個別化医療への応用。「仮想空間上に患者のデジタルツインをつくり、体全体の状態を解析して、どのような検査や治療が必要かをAIがサポートして判断する」（森氏）ような使い方である。そして第4に、患者集団を対象にしたポピュレーションヘルスマネジメントへの応用。
ふむ。