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新研究 – メラノーマの組織診断でAIが病理医を上回る

ドイツがん研究センター(German Cancer Research Center)のチームは、皮膚組織からのメラノーマ(悪性黒色腫)診断において、深層学習アルゴリズムが病理専門医の診断精度を上回ったことを示した。研究成果はEuropean Journal of Cancerに収載されている。

チームの研究論文によると、ヘマトキシリン・エオジン染色を行った595の組織標本から畳み込みニューラルネットワークを利用し、メラノーマを識別するAIアルゴリズムを構築したという。追加に用意した100の標本において、11名の病理専門医と診断精度を比較したところ、AIアルゴリズムが感度・特異度・正確度からなる総合評価において、病理専門医を上回っていることが確認された。

近年の研究から、特にメラノーマの組織診断は難度が高く、熟練した専門医の間においても診断の不一致が25%程度にみられることが明らかとなっている。今回の研究成果はあくまで限定的な医師数においての評価だが、AIによる安定した診断精度が病理診断の大きな助けとなる可能性は非常に高いだろう。

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TOKYO analyticaはデータサイエンスと臨床医学に強力なバックグラウンドを有し、健康増進の追求を目的とした技術開発と科学的エビデンス構築を主導するソーシャルベンチャーです。 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. 岡本 将輝 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)、英University College London(UCL)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、東京大学特任研究員を経て、現在は米ハーバード大学医学部講師、マサチューセッツ総合病院研究員、SBI大学院大学客員教授など。専門はメディカルデータサイエンス。 2. 杉野 智啓 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。
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