Google 肺がんの高精度スクリーニングAIをNatureにて公開

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Googleを中心とした研究チームは、低線量CT画像から高精度に肺がんを識別できるAIアルゴリズムを開発し、学術誌・Nature Medicineにて発表した。同誌は医学界で最も権威ある学術誌のひとつで、公表論文は公開直後から多くのアクセスを集めている。

先週Nature Medicineで公開されたレター論文によると、研究チームは、より放射線被曝の少ない低線量CT画像を利用し、過去と現在の胸部画像から肺がんを識別する機械学習モデルを構築したという。AUC94%と高い精度を示すとともに、検証に参加した6名の放射線科専門医の診断精度をも上回っていたとのこと。

米国において肺がんは、臓器別がん死亡で最も頻度が高い。低線量CTによる肺がんスクリーニングは、その高い有効性から米国での主要ガイドラインにも取り込まれている。一方、早期の微細変化を正確に捉えることは容易でなく、AIによる肺がんスクリーニングの補助・オートメーション化への期待は大きかった。

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TOKYO analytica
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The Medical AI Timesにおける記事執筆は、循環器内科・心臓血管外科・救命救急科・小児科・泌尿器科などの現役医師およびライフサイエンス研究者らが中心となって行い、下記2名の医師が監修しています。

1. M.Okamoto MD, MPH, MSc, PhD
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)、東京大学大学院医学系研究科博士課程修了(PhD)、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)。UCL visiting researcher、日本学術振興会特別研究員を経て、東京大学特任研究員など。専門はメディカルデータサイエンス。

2. T.Sugino MD
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。