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Google – 放射線科医と同等性能の結核検出システム

Googleの研究チームは、胸部X線写真に基づく活動性肺結核の検出において「放射線科医と同等の識別性能」を示す深層学習システム(DLS)を開発し、その成果を公表した。研究論文は6日、Radiologyから公開されている。

研究チームは、1996~2020年に10ヶ国において撮影された胸部X線写真を用い、このDLSを構築した。汎化性能を高めるため、Attention PoolingやNoisy Studentを取り入れたことが特徴。後者は弱教師付き学習であるself-trainingにおいて,学習時にノイズを適切に付与することで、精度や出力の頑健性を向上させようとするもの。DLSの識別性能は検証に参加した放射線科医に劣らず、シミュレーションでは、DLSを使用することにより結核陽性患者の検出コストを40~80%削減することができた。

著者らは「放射線科医のリソースが限られている地域において、このシステムが有効な結核スクリーニングを導く可能性」を指摘するとともに、臨床現場への導入のためには、さらなる研究と臨床的検証が必要であるとしている。

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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大学院大学客員准教授など。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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