新研究 – 皮膚科専門医とAIの診断精度対決

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ドイツの研究チームは、皮膚科専門医157名とAIによる、メラノーマ(悪性黒色腫)の診断精度比較を行った。結果は今月10日、学術誌European Journal of Cancerにて公開されている。

研究チームの論文によると、12000枚を超えるダーマスコピー画像から畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を利用して構築したアルゴリズムの有効性を検証したという。ドイツ国内12の大学病院に所属する157名の皮膚科専門医と、100枚の皮膚病変画像からメラノーマの診断精度を比較したところ、AIは皮膚科医136名(87%)の正診率を上回る高い診断精度を示したとのこと。

AIと医師の疾患識別能力を、ある程度の規模で直接比較した研究は珍しい。本研究の結果をもって「AIは皮膚科医を代替できる」と結論づけることは全くできないが、AI利用の有効性を示すエビデンスの1つとして非常に興味深い。

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1. M.Okamoto MD, MPH, MSc
信州大学医学部卒(MD)、東京大学大学院専門職学位課程修了(MPH)、ロンドン大学ユニバーシティカレッジ(University College London)科学修士課程最優等修了(MSc with distinction)。専門はメディカルデータサイエンス。ロンドンでのベンチャーエンジニアを経て、英国内の大学で医療データベース研究に従事。

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防衛医科大学校卒(MD)。大学病院、米メリーランド州対テロ救助部隊を経て、現在は都内市中病院に勤務。専門は泌尿器科学、がん治療、バイオテロ傷病者の診断・治療、緩和ケアおよび訪問診療。泌尿器科専門医、日本体育協会認定スポーツドクター。