東北大学において、スマートフォン等で撮影された画像を用いた病変部抽出システムが開発された。さらに、このシステムを利用して、アトピー性皮膚炎合併疾患判定AIソフトウェア（AD-AI）も開発された。デジタル環境で育った“Z世代”とも言える、医学部5年生の柳澤祐太氏が開発の主体となった。
以前から、患者自身が皮疹の画像を撮影しAIで解析を行なえるシステムは望まれてきたが、撮影条件が一定ではないことから、撮影バイアスが画像診断の精度に大きく影響してしまうという問題があった。
今回の病変部抽出システムは、深層学習を用いて開発され、スマートフォン等で簡便に撮影された画像からでも、自動的に病変部位を着目して画像をトリミングする。このシステムを利用すれば、皮疹以外の情報や背景の映り込みなどの撮影バイアスを緩衝し、さまざまな撮影距離で撮影された画像でも安定した画像解析が可能となる。
実際に、この病変部抽出システムを利用して開発されたAD-AIは、病変部位を抽出するAIによる前処理を行ってから、疾患判定を行うAIで2段階の画像解析を行うため、アトピー性皮膚炎に合併しうる疾患（感染症や悪性腫瘍）の検出力が向上した。アトピー性皮膚炎への感染症や悪性転化を画像から判定する課題で検証した結果、システムでトリミングした画像と皮膚科専門医がトリミングした画像の判定精度が同程度に高かった。
今後は、AD-AIを広く一般の患者が利用できるアプリに実装することを目指すとしている。アプリによって、患者が気になった時にスマートフォンで皮疹を撮影し、合併症が起きていないかAI判定が可能となれば、自己管理型医療に向けた実現と疾患のこれまで以上の早期発見・早期治療介入ができるようになると期待される。
