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わずかな脳出血も見逃さないAI、米大学が開発。異常部位とタイプを記録分類、治療法決定に活用

医師4人のうち2人が見落とした異変も検知

Munenori Taniguchi
Munenori Taniguchi
2019年10月24日, 午後 03:15 in Medicine
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UCSF
AIによる医療画像解析処理はすでにガンの発見などに役立つことが報告されていますが、脳内出血の場合はその出血量が少なくても重篤な問題になることがあります。しかしここでもコンピューターによる出血の検出が実用的になるかもしれません。

カリフォルニア大学バークレー校および同サンフランシスコ校(UCSF)の研究者が開発したAIアルゴリズムは、4人の放射線科医のうち2人が見落としたわずかな脳内出血を検出できたと報告されました。病院にもよるものの、放射線科医は毎日つぎつぎと回されてくるCTスキャンされた脳の積層画像を、わずかな出血も見逃さないよう見つめています。しかし、AIがこの作業を肩代わりできるようになれば、医者はほかの重要な仕事をこなせるようになり、医療の現場がさらに効率的に、潜在的にはより正確になります。

そこで、研究者らは、CTスキャン画像4396枚を使い、画像認識分野で優れた性能を示す"畳み込みニューラルネットワーク"を鍛えました。4396枚は決して多いとは言えない枚数ですが、それでもUCSFによればスキャン画像から異常をピクセルレベルで発見できるとのことです。

デジタル化された画像の場合、ノイズや何らかのエラーもピクセルレベルで混入することがあるものの、このAIアルゴリズムはそれはを出血と見間違える可能性がはるかに低くなっています。チームはさらにAIの制度を向上させるために、画像のすべてを一度に診断させるのでなく、一部を使って何度もトレーニングさせることで、わずかな変化から誤った仮定を採用して判断する可能性を減らしました。

AIによる脳出血の診断精度が大きく向上しても、それが人間を完全に置き換えることはありません。とはいえ、1秒で診断を完了し、さらに出血の位置などを自動で分類・報告してくれるシステムは、医師の治療方法の決定も早くします。また見落としが少なくなれば、後に致命的状況にいたるケースも減るはずです。

研究チームはまだ新たなCT画像でAIを鍛える作業をつつけていますが、患者のスクリーニングをAIが行い、医師が救命集中する分業制が確立する日は近いかもしれません。

 

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関連キーワード: ai, artificial intelligence, brain, brain hemorrhage, computer vision, deep learning, gear, hemorrhage, Medicine, neural network, tomorrow, ucsf
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