日本初開発 乳がんの検査結果を判定するAI 見逃し防止や過剰診断抑制に寄与

慶應義塾大学医学部を中心とする研究グループが、人工知能(AI)を用いて乳がんの超音波検査結果を判定する画像診断システムを日本で初めて開発し、今秋にも薬事申請に入ることがわかった。乳がん検診を受診した患者に対する精密検査の必要性の有無を、専門医の診断を凌ぐほどの高精度で判定する。がんの見逃しを防ぐだけでなく、乳がんの可能性が低い異常を「要精密検査」と判定する過剰診断を防ぐことで、患者の身体的・精神的負担や不要な医療費増加の抑制につながることが期待される。

AIが乳がんの超音波検査による診断をサポート(Getty Images)※画像はイメージです
AIが乳がんの超音波検査による診断をサポート(Getty Images)※画像はイメージです

検査機器や検査者への依存の解消を

国内で行われている乳がん検診は主に、X線を用いるマンモグラフィー検査と超音波検査で行われている。日本を含むアジア人女性は乳腺の密度が高い「高濃度乳房」が多く、乳がんの発症年齢が40〜50代と欧米より若い。こうしたケースではマンモグラフィーではがんを見つけにくとされ、超音波検査の有用性が高く評価されている。

国内で行われた乳がん検診に関する大規模な臨床試験でも、マンモグラフィー単独よりも超音波検査を併用した方が早期乳がんの発見率が高まることが確認されている。

一方、乳房超音波検査の精度は検査機器の性能や、検査者の経験・疾患に対する知識などに大きく左右されるという問題もある。このため検査技師や医師の診断技術の水準が検査精度向上のカギを握るといえるが、今回のAI画像診断システムを手掛けた慶應大学医学部の林田哲・専任講師によると、「実際は乳腺診療を専門としない医師が検診やドックの最終的な判定を行う事例が数多く存在しているのが現状」だという。

こうした問題を解決するため、慶応大学では「Convolutional Neural Network」 (CNN)と呼ばれるディープラーニング技術を開発したフィックスターズ(東京都港区)と、国立がんセンター中央病院など7施設との共同研究で、乳腺超音波検査の診断システムを開発。その診断精度について検証を行った。

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