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MIT、AIによる乳がん予測で「有意な」発見率向上。6万人分のデータ学習、人種格差も解消

がんは早期発見が大事

Munenori Taniguchi, @mu_taniguchi
2019年5月8日, 午後03:50 in Medicine
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MITコンピュータ科学・人工知能研究所(CSAIL)とマサチューセッツ総合病院の研究チームが、AIを使った新しいマンモグラフィー検査の方法を開発しました。深層学習モデルによって鍛えたAIは、5年以内に乳がんを発生すると予測される乳房X線写真を検出します。これまでに開発されたモデルでは、どういうわけか白人と黒人によって検出精度が異なりましたが、新たなモデルではその差もないとのこと。

研究チームはまず、マサチューセッツ総合病院で治療を受けた患者のマンモグラム6万枚以上を調べ、そのなかで5年以内に乳がんを発症した写真を選出しました。そして、このデータを用いて乳がんの初期の兆候となる乳房組織の微妙な変性を認識するようAIを鍛え上げました。その結果、従来のアプローチでは最高リスクに分類されるべき患者を全体の18%しか予測できなかったのに対し、チームのモデルは31%と優位に優れる予測精度を発揮しました。

このAIは医療における人種格差の解消にも役立つ可能性があります。乳がん検出の早期発見モデルは主に白人女性のデータに基づいて作られていたため、有色人種の女性の検出が遅れてしまうと、医療ジャーナルJAMA Surgeryは2018年に報告していました。黒人女性は白人女性に比べて乳がんでの死亡率が43%も高いとされます。また、黒人やヒスパニック系、アジア系の女性は白人女性よりも乳がんの罹患年齢が若いとのこと。

研究チームは、あらゆる人種のマンモグラムを学習させるという単純な要因によって、AIが人種に関係なく均等に乳がんを検出できるようになったことを確認しました。研究チームの一人でマサチューセッツ総合病院/スタンフォード大学医学部准教授のアリソン・キュリアン博士は「新しいAIモデルが人種を問わず高い検出精度を得たことは、この研究において著しい成果です。今後このモデルがより広範囲に使えるようになれば、患者の棄権を推定するための現在の方法を大きく改善できることでしょう」と述べました。研究者らは、このモデルを他の疾患や病気、特に膵臓癌のように効果の低いリスクモデルを持つものに適用することを望んでいます。



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