2026年10月20日、LSTCや北海道大学、富士フイルムなどの産学陣営は、NEDOの事業において推論特化型2nm世代半導体を活用する医療画像処理システムを共同開発すると発表した。
2nm半導体とAIを統合 医療画像処理の省電力と高速化を推進
技術研究組合最先端半導体技術センター（LSTC）や北海道大学、富士フイルム、GEヘルスケア・ジャパン、ベルギーのimecの5者は、NEDOの「ポスト5G情報通信システム基盤強化研究開発事業」に採択された。本プロジェクトは、医療分野でのAI活用の障壁となっている「消費電力」と「処理遅延」の解決を図るため、推論（※）に特化した次世代2nm世代半導体を活用し、医療機器内でリアルタイムに動作する高速・低消費電力な医用画像処理システムを開発する取り組みである。
具体的には、①次世代CTの大容量データに対応する画像再構成AIおよび臓器セグメンテーションAIによる「リアルタイム画像診断支援」、②超音波とCT/MRI画像を重ね合わせる「リアルタイム診療支援」、③手術顕微鏡映像から器具や出血等を認識する「リアルタイム手術支援」の3システムを開発する。計画では、先行ハードウェアであるIBM Spyre Accelerator上で開発・最適化を進めた後、2nm世代の推論特化AIチップへと移行する二段階アプローチを採用し、現行GPU比で画像処理速度5倍以上、エネルギー効率10倍以上を目指す。開発体制としては、富士フイルムやGEヘルスケア・ジャパン、imecが開発を担い、北海道大学病院において有用性検証を実施して臨床現場への社会実装を進めていく。
※推論：学習済みAIモデルに未知のデータを入力し、パターン認識や予測などの結果を導き出す計算処理のこと。
先端半導体のユースケース創出と地域医療の発展に寄与する見通し
本取り組みは、国内で生産される最先端半導体の具体的な社会実装モデルを示すものになるとみられ、日本の半導体産業と医療産業の国際競争力を同時に強化する大きな足がかりになると言える。
医療現場においては、リアルタイムな画像診断や手術支援の実現により、診断精度の向上や手術リスクの軽減が見込まれる。特に医師不足や医療格差が懸念される地域医療の高度化を支えるインフラとして期待が高まるほか、画像処理の省電力化は医療機関のエネルギー負荷を軽減し、GX（グリーントランスフォーメーション）推進にも貢献する可能性が高い。
一方で、先進的なハードウェアへのAIモデル移行作業や、安全性・信頼性が厳格に問われる医療分野での薬事承認手続きなど、臨床現場への完全移行までには技術的・制度的なハードルが立ちはだかる懸念も存在する。提示された二段階アプローチを円滑に展開し、実際の医療プロセスへいかに適合させられるかが実用化の鍵になると考えられる。
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