マンモグラフィでの乳がんスクリーニングAI「専門医のダブルチェックに匹敵する精度」

英Imperial College LondonとGoogle Healthの国際共同研究チームは、29000名に及ぶ女性のマンモグラフィ画像から乳がんスクリーニングAIを構築し、アルゴリズムが6名の専門医による読影精度を上回っていたことを示した。研究成果は学術誌Natureに公表された。

BBCが報じたところによると、この検証研究では、各症例画像に対して2名の医師による二重読影を行い、診断に苦慮するケースでは3番目の医師を加えた画像評価を行ったという。医師らは患者背景や病歴を加味した評価を行ったのに対し、アルゴリズムは画像単独からの評価によって各医師単独の精度を上回っており、医師による二重読影システムと同等の乳がん識別精度を示したとのこと。

疲れを知らないAIアルゴリズムは、身体的・精神的状況によって少なからず「精度のばらつき」をきたし得る人間を一面的には凌駕する。ただし、医師不要論に結びつく種の研究成果では全くなく、現に研究者たちもあくまで「診断の補助に寄与するもの」としている。AIによる画像診断の質的向上と効率化は、既に未来の話ではなくなっている。

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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
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。

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。