保健指導リソースガイド当サイトを最適な状態で閲覧していただくにはブラウザのJavaScriptを有効にしてご利用下さい。JavaScriptを無効のままご覧いただいた場合、メールフォームを送ることができません。正しい情報を取得できない場合がございます。JavaScriptの設定を変更する方法はこちらをご覧ください。記事の内容AI(人工知能)を使った、5年後の乳がんの発症を予測できる深層学習ベースの新たな予測モデルを、マサチューセッツ工科大学などの研究チームが作り出した。人の目だけでは分からない、悪性腫瘍の前兆となる乳房組織の微妙なパターンを見分けられるという。この予測モデルを使えば、マンモグラフィ検査の精度を大幅に向上できると期待されている。(CSAIL)や、マサチューセッツ総合病院などの研究チームによるもの。がんの画像診断による検査や遺伝子医学は大きく進歩しているが、乳がんを早期発見できず治療開始が遅れるケースは依然として多い。がんの家族歴など特定の因子を考慮した手法が用いられてきた。家族歴は重要で、乳がんの5~10%は遺伝性であるとされている。現行の主に年齢層で乳がんリスクを予測するモデルは精度に限界がある。そこで、研究チームはAI(人工知能)技術を活用した乳がんリスクの予測モデルの構築を試みた。乳がんの幹細胞を増やさないメカニズムを解明マンモグラフィ検査を効果的に受けられるようになるマンモグラフィ検査が乳がんによる死亡率を低下させることが示されているが、どのくらいの頻度でいつ開始するかについては議論がある。50歳から2年ごとのスクリーニングを推奨している。バージレー教授は言う。「たとえば、あるグループの女性はマンモグラフィ検査を2年に1回受けることが推奨されますが、リスクの高いグループは、MRI検査を補助的に受けることが勧められるといった具合に調整できるようになります」。研究チームはまず、マサチューセッツ総合病院で治療を受けた3万9571人の女性のマンモグラフィ画像6万886件を調べ、5年以内に乳がんを発症した画像データを選出した。脳の神経回路の仕組みを模した「深層学習(ディープラーニング)」を用いてこのデータを読み込ませ、AIにより乳がんの初期の兆候となる乳房組織のわずかな変性を識別するプログラムを構築した。画像を「従来のTyrer-Cuzick(TC)法」「ディープラーニングによる診断(DL)法」「TC法とDL法を組み合わせたハイブリッドDL法」の3種の手法ごとに分析して乳がんの予測精度を検証した。その結果、従来のアプローチでは乳がんのステージの進んだ患者を18%しか予測できなかったのに対し、開発したプログラムでは予測精度が31%に向上した。アジア系の女性は乳がんの罹患年齢が若いがん検診を行う放射線科では、マンモグラフィ画像に広範囲に変化する目に見える独特の乳房組織のパターンがあることは、1960年代から分かっていた。増減などが影響します。この技術はがん検診の人種による格差の解消にも役立つ可能性がある。AIにあらゆる人種のマンモグラフィ画像を学習させることで、均等に乳がんを検出できるようになるという。アフリカ系の女性は白人女性に比べて乳がんの死亡率が43%高く、アジア系の女性は白人女性よりも乳がんの罹患年齢が若い傾向があることが知られている。他のがんや心血管疾患などのリスクを医師がマンモグラフィ画像から予測するといった応用も考えられる。バージレー教授らは、膵臓がんのような早期発見の難しいがんににまで、この技術を拡張することを考えている。2019年5月7日)[Terahata]掲載記事・図表の無断転用を禁じます。保健指導マーケットは、健診・保健指導に役立つ教材・備品などを取り揃えたオンラインストアです。