Google AI、転移性乳がんの検出精度で99%達成と主張。医師は患者ケアに集中可能に

AIなら見落としがない

Munenori Taniguchi
Munenori Taniguchi, @mu_taniguchi
2018年10月16日, 午前 06:00 in Medicine
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Google AI
Googleが、発見の難しい転移性のがん細胞を、医師よりも高精度に見つけ出すAIツールを開発しました。このAIはLymph Node Assistant(LYNA)と名付けられ、2種類の病理学的スライド画像を用いて、さまざまな転移性がん細胞の例を強化学習しています。
転移性のがんは画像の中でもほんの小さく写り込むだけに留まる場合があります。その結果肉眼では判別しきれないこともあります。時間の制約もある医師の場合、たとえスライド上にほんの小さな転移が写り込んでいたとしても、その62%も見逃しているという報告もあります。しかし、LYNAの場合はスライドを短時間で徹底的に評価することができるため、小さな転移でもその部分を99%の確率で発見できるとのこと。

LYNAのAIはオープンソースの画像認識深層学習モデル「Inception-v3」をベースとしており、スタンフォード大学が用意したImageNetデータセットによって78.1%以上の精度を達成しています。研究者らは、このAIに対してスライド画像にうつる腫瘍をピクセル単位で見分けられるようにしました。その結果、スライドを99%以上の高精度で見分けられるようになり、さらに感度調整によって気泡や、出血、過剰染色から画像の加工不良までのノイズとなる要素に結果が左右されないようにまで鍛え上げています。

それでも、まだLYNAは完璧というわけではありません。まれに巨細胞、胚芽がん、および骨髄由来の白血球などを間違って検出したりもしました。ただ、それでも同じスライドを使って訓練を受けている病理学研修生よりも優れた成績を収めたとされます。

Google AIが発表したもうひとつの論文では、AIによる検出を利用したことで、認定病理学者6人によるリンパ節の転移を検出・検討するのに要した時間が半減したと報告されています。

AIを使った乳がん検出のアプローチはまだ臨床では使われていないものの、がんの転移はほとんど共通の要因で起こると科学者は指摘します。また他の種類の腫瘍検出にAIをカスタマイズするのはさほど時間がかからないとも。今後LYNAが実用化されれば、診断結果の信頼性が向上するとともに、医師が患者のケアに割く時間を増やせるようなるかもしれません。

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