胃がん検診に人工知能(AI)活用の未来、理研とがん研の共同研究チームが早期胃がんの高精度検出に成功


 理化学研究所と国立がん研究センターの共同研究チームが、少数の正解データによって構築された人工知能(AI)を使って、早期胃がんの高精度な自動検出を可能にする方法を確立した。

 以前から同様の技術は存在していたが、今回の研究ではより少ない学習データから高い精度で早期胃がんを検出することに成功した。その際使われたのが「畳み込みニューラルネットワーク(CNN)」に基づく学習法である。早期胃がんの場合、学習用データを集めるのが困難であったが、少ないデータから高精度検出を実現した。

 理研の報告によれば、今回の研究で得られた検出精度は、感度80.0%、特異度94.8%、陽性的中率93.4%、陰性的中率83.6%と極めて高い値が出ており、早期胃がんの肉眼型のうち、隆起型(Type0-Ⅰ)、表面隆起型(TypeⅡ0-a)、表面陥凹型(Type 0-Ⅱc)三つのタイプについて自動検出に成功した。

 本研究成果によって、医師の熟練度によって差が出る早期胃がんの発見率の差(見逃し)を減らし、がんの早期発見、早期治療につながると期待される。

 

出典:理化学研究所プレスリリース「AIで早期胃がん領域の高精度検出に成功-早期発見・領域検出で早期治療に大きく貢献-」2018年7月21日より

参考:

What’s AI(AIとは何か? 社団法人 人工知能学会webサイト)

畳み込みニューラルネットワークの仕組み

転移学習とは

感度と特異度


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