2023-12-20 東京大学
東京大学大学院医学系研究科生殖・発達・加齢医学専攻の曾根献文准教授、豊原佑典大学院生、大須賀穣教授、東京大学医学部附属病院放射線科の黒川遼助教ならびに、サイオステクノロジー株式会社の野田勝彦、吉田要らの研究グループは、診断精度を向上させるため医師が行っているAIが学習するための画像選別作業を自動化することに成功し、新たに「子宮肉腫自動診断AI」を開発しました。
子宮肉腫は予後の悪い希少がんで、変性を伴う子宮筋腫との識別が難しい場合があります。子宮肉腫と子宮筋腫とでは治療方針が異なるため正確な術前診断が求められますが、識別にはMRIの画像診断が有用とされています。本研究では、子宮肉腫と子宮筋腫(計263例)の術前MRI画像を用いて、深層学習および評価を行いました。その結果、交差検証に使用したデータセットに対する子宮肉腫自動診断AIの成績は正診率89.32%となり、加えて、交差検証に使用していない未知のデータセット(計32例)を評価したところ正診率92.44%という成績が得られました。
AIが診断するためには、病変部位を含む画像のみの選別を医師が行う必要があり、社会実装するうえでの課題となっていましたが、自動化することで、子宮肉腫や子宮筋腫だけにとどまらず、臨床現場で得られた全てのMRI画像をそのままAIに入力することが可能となりました。今後、臨床現場でのさらなる応用が期待できます。本研究成果は、国際学術誌「Journal of Gynecologic Oncology」の本掲載に先立ち、12月20日(日本時間)にOnline First Articlesにて掲載されました。
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