国立生物医学画像・生物工学研究所（National Institute of Biomedical Imaging and Bioengineering：NIBIB）、北米放射線学会（Radiological Society of North America：RSNA）、及び、放射線・生物医学画像研究アカデミー（Academy for Radiology and Biomedical Imaging Research）が共催し、2018年に国立衛生研究所（National Institutes of Health：NIH）で開催されたワークショップに基づいて作成された、人工知能（AI）及び医学画像撮影のための基本的研究ロードマップが、2019年4月16日に学術誌「ラジオロジー（Radiology）」で発表された。
 
本ロードマップは、基準策定機関、専門学界、政府省庁、及び、民間企業が協力して、AIの恩恵を受ける可能性のある患者へのサービスと革新的画像撮影技術の実現という共通の目標を達成するためのコミットメントの重要性を強調している。
 
ロードマップが提示する医学画像研究におけるAIの優先事項は以下の通り。

• 人体への解釈に適した画像を、原始データから効率的に作成する新たな画像再構築手段。
• 画像報告書・電子表現型検査・将来的構造化画像報告書からの情報抽出を含む自動画像ラベリング・注釈手段。
• 臨床画像データのための新たな機械学習手段と分散型機械学習手段。
• 人間の利用者に説明・助言の提供が可能な機械学習手段。
• 臨床画像データセットの利用可能性を広く促進する、画像非特定化・データ共有のための有効な手段。

 
2019年4月18日
 
National Institutes of Health：National experts chart roadmap for AI in medical imaging