ニューヨーク大学の研究チームは、GoogleのAIアルゴリズムを利用し、医用画像から97%の正確性で肺がんの種別を識別できることを示した。彼らはこれまで病理医の目を通してでさえ識別することが難しかった、腫瘍の遺伝子変異も画像から同時に捉えることに成功した。
米テックメディアVentureBeatの報道によると、研究チームはGoogleの画像認知モデルであるInception v3に1634枚の肺がん関連画像を学習させ、今回の成果を得たという。彼らは「このアプローチを臨床現場に取り入れることで、ルーチンワークが軽減されるだけでなく、高度な意思決定が必要なケースに病理医が集中することができるようになる」と述べている。
米国では、年間20万人が肺がんと診断され、15万人以上が肺がん関連の合併症によって亡くなっている。米WIREDのインタビューに対し、スタンフォード大学のDaniel Rubin教授は「この技術によって、人間が引き出し得る情報以上のものを手に入れることができるようになった」と述べ、肺がん診断と治療の質の向上に期待を寄せている。
