年間の医学研究パートナーシップを締結したことを発表した。)主導の革新的なリサーチパートナーシップに、新たなパートナーとして同院が参加することとなる。本リサーチパートナーシップは、乳がんスクリーニングを大きく変える可能性を持ち、乳がんの早期診断と疾病管理の向上に繋がるものと同院は考えている。乳がんは世界的にも女性にとって非常に一般的な癌である。14,000人を超える女性が、そして世界では毎年50万人が命を落としている。早期発見が毎年何千もの命を救い、乳がんを患う患者の治療によい効果をもたらすことが分かっているが、一方で、乳がんを正確に検出し、診断することは必ずしも容易ではない。診断を困難にする要因の一つとして、乳房スクリーニングが完璧でない事が挙げられる。検査の間に進行する「中間期がん」であることが分かっている。加えて、誤診や過剰診断の例も依然として存在する。等の検査結果が追加情報を与えてはくれるが、スクリーニング初期段階のマンモグラフィーでの正しい診断が肝要だ。人の女性のマンモグラフィの分析を行う。線画像上でがん性組織の兆候を検出できるか検討する。スキャン画像の共有を予定している。教授は、次のように述べている。コラボレーションを通じ、最先端の機械学習テクノロジーが、乳がんスクリーニングの改善に寄与し、医師にとって有益となり得るかを検証していく。一形式)によって臨床医が現行の技術よりも効果的に乳がんを検出・診断することが可能になるかを検討する。一方で、乳がんを正確に検出し、診断することは未だに困難とされている。線)を使用しているが、乳房スクリーニングは完全ではない。30%が含まれると推定されている。一方で、誤診や過剰診断の症例も課題とされており、これらは、しばしば患者にとっては重大なストレスとなるばかりでなく、医療サービスをさらに圧迫することにも繋がる。等の検査による情報が加わるが、最初のマンモグラフィーにおける正しさが診断において非常に重要である。(AI)開発チームと協力し、AIテクノロジーがこれらの課題を克服するために役立つかどうかを検討する。専門家によるグローバルなコラボレーションのもと、特にマンモグラフィにおいて、人工知能(AI)の利用が乳房スクリーニング及び乳がん検出の改善に寄与するかを調査する。検査の活用を予定しており、これらは最終的により高度な機械学習モデルの開発に寄与する。ヘルスリサーチチームが共に研究活動を行っている。万人の英国女性の匿名化されたマンモグラフィが提供されている。研究チームは、この研究を通じ、コンピュータアルゴリズムをトレーニングすることで、機械学習モデルによって、これらの医療画像が分析可能であるか、がん組織の兆候が検出できるか、さらに、既存の技術よりも正確に放射線科医に対し注意を促すことが可能か等を検討する。日本や英国に加え、他国のパートナーとの協力を通じ、匿名化されたより多様なマンモグラフィ画像を分析することで、理論的には世界中の多くの国で利用可能な技術の開発となる。すれば、潜在的に恩恵をうける人々の数が大幅に増大することが期待できる。スキャン等の乳房画像や、放射線医学的に応用可能性のある他の分野に適用したいと考えている。活用についても研究を続けていく。日前に通知することで早期に終了することができる。この契約により受け取った匿名されたデータのすべてのコピーを破棄しなければならない。機械学習とは?機械学習とは、コンピュータアルゴリズムが、明確な方法の指示なしに、学習し、改善する人工知能(AI)の一形態のこと。同プロジェクトでは、機械学習の応用が、乳がんスクリーニングにおける効率を大幅に向上させ、乳がんの検出能力を潜在的に改善する可能性があると考えており、これらが最終的には医師によるより効果的ながん治療の提供につながることを期待している。Healthは本プロジェクトのデータを細心の注意と敬意のもとに取扱う。この研究で使用されているデータは匿名化されている。共有される前に削除される。慈恵から移転されるデータの項目については、「本契約の合意によって慈恵医大から移行されるデータについて」を参照。標準的な手順に則り、この研究プロジェクトは厳格な規制および当院における法的承認を受けており、当院のパートナーにおけるデータの利用方法について厳密な契約に依拠する。万人の女性の過去に撮影され、匿名化されたマンモグラムへの安全なアクセスを提供する。スキャンも共有される。提供する世界トップレベルの安全なコンピュータインフラストラクチャを利用できるメリットがある。支えたのと同じものであり、このグローバルなインフラストラクチャが、今度は乳がんと戦うために使われることを意味する。共有される前に、個人を特定できるあらゆる情報が削除されます。このプロセスでは、氏名、スキャンの日付、および生年月日を削除します。稀な診断のスキャンは転送されず、スキャン上のあらゆるラベルは手動で監査され、識別可能なデータが残らないようにします。詳しい情報は「本契約の合意によって慈恵医大から移行されるデータについて」でご覧いただけます。患者の同意についてこの研究で使用されるデータは、匿名化されている。そのデータを受け取る前に、個人を識別できるあらゆる情報が削除されている。このようなデータの取り扱いにおいては、データの使用方法について患者から明確な同意を得る必要はない。詳細は「本契約の合意によって慈恵医大から移行されるデータについて」を参照。倫理委員会が承認したものである。