Ｘ線による血管の画像検査にＡＩ（人工知能）を活用して、診断・治療の精度を上げようと山本助教が研究に取り組み始めたのは２０１４年のことでしたが、これまでにその成果が学会で複数回表彰され、革新的な研究として高い評価を受けています。

血管画像の撮影には、血管内に造影剤を投入して血管を浮かび上がらせた画像から、造影剤投入前の画像を“引き算”することで血管だけを鮮明にするＤＳＡ（デジタル差分血管造影法）という方法が一般的です。しかし、 ＤＳＡには動きに弱いという難点があります。心臓などよく動く臓器では鮮明な血管画像が得にくいのです。そこで山本助教が着目したのが、ニューラルネットワークなどで注目され始めたＡＩの活用でした。ＡＩに臓器の膨大な画像を学習させることで、動く臓器も認識して血管だけをより鮮明に浮かび上がらせることができると考えたのです。「パソコンのセッティングだけで半年かかりました」というほどのＡＩの素人だった山本助教は一念発起。「英語の論文を読んだり、研修会に参加したりしてＡＩを一から勉強しました」。やがてプログラミングも習得し、試行錯誤を重ねること２年。ＤＳＡに活用できる独自のプログラムを構築しました。

医療現場で使えるようになると、①検査で「２０秒息を止めて」と言う必要がなくなり、高齢者の負担が軽減②造影剤投入前の撮影が不要になることで患者の被ばく量が減少③副作用のある造影剤の量の減少④放射線技師の画像修正の負担も軽減、など多くのメリットが期待できます。今は心臓以外に肝臓、脳も研究対象に広げ、実用化に向けて画像の精度を上げようとさらに臓器のデータを収集しＡＩに学習させるとともに、プログラムの改良に力を入れています。

臨床経験を増やし研究や教育に生かそうと東広島市内の病院で１０年以上、非常勤の診療放射線技師として患者と向き合っています。「間違えると再撮影で被ばく量が増えるので、撮影は学会発表より緊張します」と言う山本助教。常に頭にあるのは「患者のために」です。