医療AI推進機構（株）（以下「MAPI」）は，PACSとの直接連携により，医用画像の抽出から匿名加工・出力までを一気通貫で自動化するシステム「MAPI Gateway」を販売開始した。医用画像の匿名加工における運用負荷の軽減を支援する。

【医用画像の匿名加工の現状と課題】

近年，AI研究開発や臨床研究の高度化に伴い，大規模なデータを活用した研究の重要性が高まっている。一方で，医療データの整合性の確保や個人情報の取り扱いに関する不安など，データ利活用にあたっての課題も依然として存在している。
また，学習データの準備（収集・クリーニング・匿名加工）は多くの時間を要し，大きな負担となっている。加えて，MRI画像からの顔貌復元技術の登場により，従来のDICOMタグ削除だけでは個人情報保護として不十分になりつつあり，画像そのものに対する匿名加工の必要性が高まっている。
さらに，手作業やスクリプトに依存した運用により品質にばらつきが生じ，ノウハウが属人化しやすいことに加え，処理内容の証跡が十分に残らないことによる監査・倫理審査対応の難しさや，適切なツール選定の困難さといった課題が顕在化している。

【MAPI Gatewayの開発背景】

MAPIは，医療データの匿名加工・管理に強みを持ち，医療データを提供する医療機関と，データを活用する企業・研究者の双方をサポートしている。
これらの課題に対応するため，医療機関内のPACSと連携し，医用画像の抽出から匿名加工，出力までを一気通貫で自動化するシステム「MAPI Gateway（医療画像情報匿名加工支援システム）」を開発した。本システムは，医療データの安全な利活用を支援するとともに，現場の運用負荷軽減を目的としている。

【MAPI Gatewayについて】

MAPI Gatewayは，医療機関内のPACSに接続し，医用画像の取得から匿名加工，出力までを自動化するオンプレミス型ソフトウェア。「Mac mini」1台で動作し，すべての処理が院内ネットワーク内で完結する設計となっており，データを外部に持ち出すことなく安全に処理できる。

【主な特長】

・PACS自動連携
Query / Retrieve（Q/R）により医用画像を自動取得し，CSVリストを用いた対象データの自動収集にも対応。手動エクスポート作業を不要化

・DICOMタグ匿名化
ホワイトリスト方式により，ルールベースで再現性のある匿名化を実現

・Burn-in※¹自動検出・除去
画像内に焼き込まれた文字情報をAI-OCRで検出し，マスク処理を実施

・De-facing / Re-facing^※2
顔貌復元リスクを低減し，画像そのものに対する匿名加工を実施

・処理ログ・証跡の自動保存
全処理の記録を自動保存し，証跡を残すことが可能

・ガイドライン対応
「医療デジタルデータのAI研究開発等への利活用に係るガイドライン」^※3に基づいた加工が可能

【主な想定利用者】

・医療機関の医療情報部門
匿名加工の運用を標準化・効率化したい部門

・医師・研究者
データ準備にかかる時間を削減し，研究に集中したい方

・製薬企業・AI企業・医療機器ベンダー
受領データにおける個人情報残存リスクの低減を求める企業

【提供形態】

オンプレミス（Mac mini）による提供／買い切り型ライセンス + 2年保守

・コスト構成
追加のサブスクリプション費用なし

・データセキュリティ
すべてのデータ処理は院内で完結し，外部へのデータ送信なし

^{※撮像条件等により，一部処理が適用できない場合がある。}

^{※1 画像内に焼き込まれた文字情報（患者名や検査情報など）
※2 De-facing：顔貌情報の削除処理，Re-facing：識別不能な形での顔領域再構成処理
※3 厚生労働省「医療デジタルデータのAI研究開発等への利活用に係るガイドライン」（令和6年3月31日）
※本リリースの内容は，発表時点の情報に基づくものであり，予告なく変更される場合がある。}