2022/08/30
庆应义塾大学医学部
庆应义塾大学医学部外科学教室（一般?消化器）の林田哲専任講師、北川雄光教授を中心とする多施設共同研究グループは、株式会社フィックスターズと共同で、ディープラーニング技術を用いた人工知能（AI）による画像診断システムを開発しました。このシステムは乳房超音波検査を対象としたもので、乳がん検診を受診した患者が、さらなる精密検査を受けるべきかどうかを高い精度で判定可能であることが明らかになりました。
ディープラーニング技術の一つであるConvolutional Neural Network (CNN)と呼ばれる技術を利用して開発されたAIは、乳房超音波画像診断の国際的基準であるBI-RADS判定基準に基づいた診断を行い、対象となる超音波画像に精密検査が必要な病変を含むかどうかを判定することを目的に開発されました。
この础滨を用いて、教师データとは异なる3,166枚の乳房超音波画像（3,656病変を含む）を対象として诊断を行ったところ、感度91.2%?特异度90.7％の精度で诊断が可能であることが明らかになりました。この结果は、日本乳がん検诊精度管理中央机构が认定する「乳がん検诊超音波検査実施?判定医师」の合格基準が感度80％?特异度80％であることを考虑すると、これらを大幅に上回る精度での诊断结果でした。
さらに外科専门医10名を含む、20名の医师による乳房超音波画像诊断の结果と、础滨による诊断结果を比较したところ、础滨が统计学的に有意に优れた精度で诊断しました。
今后、乳がん検诊や人间ドックなどにおける乳房超音波によるスクリーニング検査には、この础滨システムが医师の诊断补助として利用され、见逃しや过剰诊断を防ぐことで、精度の向上や施设间格差の解消といった医疗技术等の格差の是正に贡献することが期待されます。
本研究成果は、2022年8月3日（米国时间）に国际科学誌Cancer Scienceオンライン版に掲载されました。
プレスリリース全文は、以下をご覧下さい。