皮膚がんは、深層学習で発見可能!

深層学習(*機械学習を発展させたもの。人間の神経細胞をモデルにした「ニューラルネットワーク」を用いて、データの分析や学習を行う手法)を用いると、たとえローテクな皮膚検査写真しかなかったとしても、皮膚がんは高精度で発見できる。というのが、ランセット誌のオンラインジャーナルeBioMedicineに掲載されている、イスラエルでの研究結果である。

なにをやったのか

アルゴリズムを分析するために、テルアビブ大学サックラー医学部のAvi Dascalu博士と、バル=イラン大学のEli David博士は、黒色腫または他の皮膚癌が疑われる73人の患者から診断画像を取得した。

彼らは、皮膚検査写真撮影時、偏光を用いたSMP(Skin magnifier with polarized light:皮膚拡大鏡)を使用して病変画像を撮影した。SMPとは、皮膚科でよく使用される光源と標準的な拡大光ファイバーを組み合わせたハンドヘルド機器(*片手で持てる、持ち運びやすい小型機器)である。

2人は早期疾患診断のために、実験的な深層学習アルゴリズムでこれらの画像を処理し、そして画像に超音波処理を施しデータの層を追加した後にも、再び処理を行った。この次の工程として、画像データを音波に変換する。こうすることで、上記の研究で示したように、診断精度を改善することができる。

博士たちは、病理組織学的検査の結果を使用することで、実験的に使用したSMP深層学習システムの陽性的中率が57.3%に達することを発見した。次いで、比較対象として高精度な皮膚検査写真を使用し同じ病変を診断したところ、陽性適中率59.9%だった。高品質な媒体を使用したにも関わらず、こちらがほんのわずかにしか優れていないということがわかったのだ。

ディープラーニング、その価値

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