乳がん診断にAIを導入、不要な検査など患者負担の軽減へ向けた研究開始

　東北大学は、乳がん診断で使用する乳房エコー検査について、エコー画像をAIによる自動診断で行うシステムの開発に向けた研究を開始しました。この技術によって、不要な検査実施といった乳がん検査の負担軽減が期待されます。

画像判別が難しい乳房エコー診断、AIによるディープラーニングと分析で識別

　東北大学は4月9日、乳がん診断の補助として、ディープラーニング^※を用いて乳房エコー画像内の乳房内のしこりを識別するための研究をスタートしたと発表しました。

　今回の研究では、SAS Institute Japan株式会社の「SAS(R) Viya(R)」を使用します。SAS Viyaは、データの探索から機械学習まで、幅広くデータ分析することができるAIプラットフォームです。

　日本人女性のがんの部位別罹患数では、乳がんは1位で、今後も増加傾向にあると予測されています。乳がんの早期発見のための対策としては、乳房エコー検査（乳腺超音波検査）が普及しつつあります。しかし、エコー画像を読み取る技術（読影）が技師や医師の主観や経験に依存しがちなことなどが課題とされています。乳がんの主要な画像所見である腫瘤（乳房内のしこり）は、その形状や特徴がさまざまで、良性と悪性の判別が難しい場合も多く、より正確に判定できる技術が求められています。

　東北大学の研究グループは、エコー画像の読影にディープラーニングの技術を活用することを検討しました。研究グループが注目したのは、画像を認識して高い精度で分類・推論できるCNN（Convolutional Neural Network）という手法です。CNNの最大の特長は、対象の識別に有効な特徴量を学習によって自動的に獲得する点だといいます。多様な特徴を示す乳がんの病変にCNNを応用するために、CNNの実装が可能なソフトウェアであるSAS Viyaを使用することにしました。今回の研究では、SAS Viyaによって、超音波画像を自動診断するシステムを作成し、その精度と有用性を検討することを目指すとしています。

　研究グループは、「ディープラーニングによる自動診断が実用化すれば、偽陽性による患者さんの負担になる不要な検査、患者の心理的負担を回避できるようになり、医療費の削減も期待される」と述べています。

※対象を識別するために必要な法則やルールなどを、機械自らが学習することです。