大腸がんのリンパ節転移を迅速に検出するAIモデル

中国・米国などの共同研究チームは、悪性腫瘍のリンパ節転移を正確にスクリーニングするAIモデルを開発した。リンパ節は生体の免疫システムにおいて重要な役割を果たすが、悪性腫瘍の転移部としても好発で、正確なリンパ節転移の検出は治療方針の策定において欠かせない。

中国新華社通信が11日報じたところによると、中山大学および米ウィスコンシン大学などの共同研究チームは、293名の大腸がん患者のMRI画像から、リンパ節転移を高精度に予測するAIアルゴリズムを構築した。同アルゴリズムは人間の医師の100倍に相当する「患者1名の画像セットあたり1.37秒」でスクリーニングできる。研究成果はEBioMedicineに収載されており、ここでは妥当性の検証試験として4人の専門医との読影比較も行っている。

研究を率いたGao Xin氏は「AIを利用したスクリーニングモデルにより、手作業を大幅に削減することを通した臨床効率と患者アウトカムの改善が期待できる」と研究成果に自信を示す。当該AIアルゴリズムは、他臓器・組織への転移性がん検出にも利用できるとし、今後の進展にも期待は大きい。

前の記事中国MedNet – 大規模な医療AI研究プラットフォームを運用開始
次の記事実験と機械学習モデルの融合 – 薬物送達システム研究へのAI利用
TOKYO analytica
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. 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。