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乳がんの早期発見に、AIが活用される時代がやってきた

PHOTOGRAPH BY MIT
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 マンモグラフィー画像を人工知能(AI)で分析することで、乳がんの可能性がある人をスクリーニングする手法を米国の研究チームが発表した。医師とAIの専門家との共同研究の成果であり、乳がんのさらなる早期発見につながる可能性が期待されている。

TEXT BY WILL KNIGHT

WIRED(US)

新型コロナウイルスがマサチューセッツ州に到達したころ、コンスタンス・レーマンはマサチューセッツ総合病院の乳がんスクリーニング手法の変更を余儀なくされていた。ウイルスを恐れ、多くの人々が定期検診やスキャンのための来院を控えたからである。そこでレーマンが共同所長を務めるセンターでは、AIのアルゴリズムを活用することで、がんの発症リスクが最も高いのは誰なのか予測し始めた。

感染拡大が始まって以来、約20%2C000人の女性が定期検診をすっぽかしたのだと、レーマンは言う。通常、がんの兆候が発見される割合は、検診を受けた女性1%2C000人につき5人だ。「つまり、がんの可能性があるという診断を100人が受けていないことになります」と、彼女は言う。

レーマンによると、AIによる特定を経て説得を受けて定期検診に来た多くの女性から、がんの初期兆候が見つかった。アルゴリズムによってフラグを立てられた女性ががんを発症する確率は、そうでない女性の3倍だった。これに対して従来の統計的手法では、ランダムを上回る予測はできなかったという。

アルゴリズムは過去のマンモグラフィー画像を分析するもので、以前のスキャンでは医師が危険な兆候を見出せなかった場合でも機能するようだ。「AIがこなしているのは、わたしの眼や脳には不可能な情報抽出なのです」と、レーマンは言う。

敵対的学習の手法を応用

研究者たちは以前から、医用画像処理におけるAIを活用した分析の有効性を主張しており、一部のツールはすでに医療現場で利用されている。レーマンはマサチューセッツ工科大学(MIT)の研究者たちと共同で数年前から、AIをがんのスクリーニングに応用する方法について研究を進めてきた。

だが、リスクを正確に予測する手法としてのAIは、それ以上に有望かもしれない。乳がん検診では、ときにマンモグラフィによって前がん病変を調べるだけでなく、患者の情報を収集し、両方を統計モデルに当てはめることで、フォローアップ検診の必要性を判断することがある。

MITの博士課程大学院生であるアダム・ヤラは、新型コロナウイルス流行以前から、レーマンが使用するアルゴリズム「Mirai(ミライ)」の開発にあたっていた。彼によると、AIを使う目的は早期発見を促進し、偽陽性のストレスとコストを減らすことにある。

Miraiの開発にあたり、ヤラは放射線科にAIを導入するほかのプロジェクトを悩ませてきた問題を克服しなければならなかった。そのために、彼は敵対的学習の手法を用いている。