イゾトロピック社（Izotropic Corporation）は、独自のAI画像再構成アルゴリズムを同社の主力製品「IzoView Breast CTイメージングシステム」に統合したと発表した。この技術革新により、低線量で高精細な乳房CT画像が可能となり、画像品質と患者の安全性の両立が実現された。同アルゴリズムはジョンズ・ホプキンス大学医学部と共同開発され、15年分の専門的乳房CTデータを基に訓練されており、特許ではなく「事業秘密」として保護されている。この特許的優位性は、他社が容易に模倣できない強固な競争優位を生み出す。 従来のCT画像では、放射線量を抑えることで画像ノイズ（粒状の雑音）が目立つという課題があった。従来のノイズ低減手法であるMBIR（モデルベース反復再構成）は高品質だが、処理時間が長く、計算リソースを大量に消費するため、臨床現場では実用的でなかった。一方、深層学習を活用するDMLR（深層機械学習再構成）は、高線量と低線量の画像ペアを必要とするため、患者への被ばくリスクが増加するという問題があった。特に乳房CTでは、ノイズが空間的に相関するため、既存のAI手法は細部の解像度を損なう傾向があった。 これに対し、IzoViewのアルゴリズムは、再構成前の原始X線データに対して直接処理を行う「自己教師型深層学習」方式。これにより、処理時間の短縮、高線量画像の不要、自然な組織テクスチャーの保持が可能となり、低線量でも高品質な画像をリアルタイムで生成できる。この特性により、臨床現場でのスクリーニング効率が飛躍的に向上し、AI支援診断の基盤となる信頼性の高い画像データの提供が可能になる。 同社は、AI技術の進化が医療画像の未来を変えるとし、IzoViewが国際的な乳房CT画像基準の再定義を主導する可能性を示している。現時点ではIzoViewは承認・認可を受けていないが、今後の規制審査や臨床応用に向けた期待が高まっている。