肺がんの発見において、人間よりも優れた人工知能
研究者は、深層学習アルゴリズムを使用して、コンピューター断層撮影スキャンから肺がんを正確に検出しました。研究の結果は、人工知能がこれらのスキャンの人間による評価よりも優れている可能性があることを示しています。
最新の推定によると、米国では肺がんにより約160,000人が死亡しています。この状態は、米国における癌関連死の主な原因であり、腫瘍の拡大を阻止し、患者の転帰を改善するためには、早期発見が不可欠です。
胸部X線の代わりに、医療専門家は最近、コンピューター断層撮影（CT）スキャンを使用して肺がんをスクリーニングしています。
実際、一部の科学者は、CTスキャンは肺がんの検出においてX線よりも優れていると主張しており、研究によると、特に低線量CT（LDCT）によって肺がんによる死亡が20％減少したことが示されています。
ただし、偽陽性率と偽陰性率が高い場合でも、LDCT手順は謎に包まれています。これらのエラーは通常、治療が困難になりすぎて病気が進行した段階に達するまで、肺がんの診断を遅らせます。
新しい研究はこれらのエラーから保護するかもしれません。科学者のグループは、人工知能（AI）技術を使用して、LDCTスキャンで肺腫瘍を検出しました。
カリフォルニア州マウンテンビューにあるGoogleHealthResearchグループのDanielTseは、この研究の対応する著者であり、その調査結果はジャーナルに掲載されています。 ネイチャーメディシン.
「モデルは6人の放射線科医すべてを上回りました」
Tseらは、ディープラーニングと呼ばれるAIの形式を42,290のLDCTスキャンに適用しました。これらのスキャンには、イリノイ州シカゴの北西部医学病院に属するNorthwestern Electronic DataWarehouseやその他のデータソースからアクセスしました。
深層学習アルゴリズムにより、コンピューターは例によって学習できます。この場合、研究者は、プライマリLDCTスキャンと以前のLDCTスキャン（利用可能な場合）を使用してシステムをトレーニングしました。
以前のLDCTスキャンは、肺結節の異常な成長率を明らかにし、悪性腫瘍を示す可能性があるため、有用です。
現在の研究では、AIは、人間の介入なしに肺結節の悪性度を正確に予測する「自動画像評価システム」を提供しました。
研究者たちは、AIの評価を、最大20年の臨床経験を持つ6人の理事会認定の米国放射線科医の評価と比較しました。
以前のLDCTスキャンが利用できなかった場合、AIは「6人の放射線科医すべてを上回り、偽陽性で11％、偽陰性で5％の絶対的な減少を示しました」とTseらは報告しています。以前の画像が利用可能だったとき、AIは放射線科医と同じように機能しました。
研究の共著者であるシカゴのノースウエスタン大学ファインバーグ医学部の麻酔学の研究助教授であるDr.Mozziyar Etemadiは、AIが人間の評価を上回ることができる理由を説明しています。
「放射線科医は通常、1回のCTスキャンで数百の2D画像または「スライス」を検査しますが、この新しい機械学習システムは、巨大な1つの3D画像で肺を表示します」とEtemadi博士は言います。
「3DのAIは、2D画像を見る人間の目よりも、初期の肺がんを検出する能力がはるかに高い可能性があります。これは技術的には「4D」です。これは、1回のCTスキャンだけでなく、2回（現在および以前のスキャン）を経時的に監視しているためです。」
モジヤル・エテマディ博士
「このようにCTを表示するAIを構築するには、Google規模の巨大なコンピューターシステムが必要です」と彼は続けます。 「コンセプトは斬新ですが、規模の関係で実際のエンジニアリングも斬新です。」
エテマディ博士はさらに、ディープラーニングテクノロジーを使用することの利点を称賛し、その精度を強調しています。 「システムは病変をより特異的に分類することができます」と研究者は言います。
「癌のある人をよりよく診断できるだけでなく、誰かが癌を持っていないかどうかも判断できるため、侵襲的で費用がかかり、リスクの高い肺生検から救われる可能性があります」とEtemadi博士は結論付けています。
しかし、研究者たちは、これらの結果をより大きなコホートで検証することが最初に必要であると警告しています。
