Lunitは米国最大の民間外来画像診断ネットワークであるサイモンメッド・イメージング（SimonMed Imaging）と、ファウンデーションモデルに基づく胸部エックス線の読影レポート生成モデルを構築すると1日に明らかにした。
サイモンメッドは米国11州で約175の医療機関を運営する大手画像検査チェーンである。サイモンメッドはAI基盤の医療技術導入に積極的であり、今年はLunitの三次元AI乳がん診断ソリューション「Lunit Insight DBT」を導入するなど、両社の協力が活発に続いてきた。
今回の協力の核心はLunitの「ファウンデーションモデルサービス（FMS）」である。ファウンデーションモデルは大規模な医療データを学習し、AIが基本的な医療知識を備えるようにしたモデルである。FMSを通じ、各病院が保有する患者データと環境に合わせて微調整できるクラウド基盤のプラットフォームである。病院ごとの読影スタイルと患者特性を反映しつつ、一貫したAI読影結果を提供できる。
今回のサイモンメッドとの協業は、FMSが実際に適用される初の事例である。Lunitは来年中にマンモグラフィ（MMG）とデジタル乳房トモシンセシス（DBT）関連モデルを追加公開し、ファウンデーションモデル関連のビジネスポートフォリオを段階的に拡大する計画である。
サイモンメッドはFMSを自社の画像読影ワークフローに導入し、175の医療機関で効率的な胸部エックス線読影報告体制を整備する予定である。
ソ・ボムソクLunit代表は「放射線診断の読影と報告の方式は国や機関ごとに異なるため、実際の臨床環境に合ったAIへの需要が着実にあった」と述べ、「Lunit FMSを活用すれば、各医療機関が自前のデータを反映したモデルを短期間で構築して運用できる点が最大の強みだ」と語った。
ジョン・サイモン（John Simon）サイモンメッド代表は「医用画像読影の一貫性と正確度を高める方法を継続的に模索してきた」と述べ、「FMSの導入によりワークフローの効率化はもちろん、より良い診療環境の構築に大きく寄与すると期待している」と語った。