AIによる画像診断の
がん細胞陽性的中率

がん検査の画像診断やがん治療は、これまで医師が手掛けてきた範囲。しかし、最近は医療技術の進歩により、医療AIががん検査・治療の現場で活用される機会が増えつつあります。

医療AIが可能にする医療とは、どのようなものなのでしょうか。画像診断の領域から読み解いていきます。

医療AIを用いた早期胃がんの
自動検出に関する研究

理化学研究所は、国立がん研究センターとの共同研究チームで実施した「AIによる早期胃がんの高精度な自動検出法」の研究成果を2018年に発表しています（※1）。

早期胃がんは、進行性胃がんや大腸がん等に比べて形態的特徴が多彩で炎症と判別しづらいため、専門医でも内視鏡画像検査だけで発見するのは至難の業。そこで、研究チームは内視鏡画像から早期胃がんを自動検出する研究を行いました。

早期胃がんの良質な正解画像を集め、小領域をランダムに切り出し、データを拡張することで画像を約36万枚まで増やした後、コンピュータに正解画像を学習させました。

早期胃がんの陽性的中率は
93.4％を記録（※2）

その結果、AIによるがんの陽性的中率は93.4％。陰性的中率（がんではなかったケースの的中率）は83.6％という高精度な診断成果を出すことに成功。

また、早期胃がんの有無だけでなく、がんの領域まで高い精度で自動検出する結果となりました。この医療AI技術を画像診断に応用することで、専門医でも特定しづらい早期胃がんも、今後より的確な治療へつなげられると示唆されています。

がん細胞の種類を判別するAIと
画像認識技術について

2018年に共同研究グループの手で画像認識技術を用いて医療AIが作成され、がん細胞の種類を判別することに成功した事例（※3）があります。

従来、AIによる画像認識技術は、一般的な物体、動物、植物などの写真を対象とするものが大半を占めており、医療用画像に対する応用事例は少ない傾向にあります。

共同研究グループは、マウスおよびヒトのがん細胞株及びそこから派生した放射線治療抵抗性の細胞株の顕微鏡画像をそれぞれ10,000枚ずつ撮影。撮影画像を畳み込みニューラルネットワークによって学習させ、画像認識の精度を高めることで、似通った画像に写る細胞種を特定できる医療AIを作成することに成功しました。

種類判別のAI正答率は
約98％を記録（※4）

がん細胞の種類を判別する医療AIの精度は非常に高く、研究成果によると正答率は約98%に達しています。人よりも客観的で、迅速かつ正確に、がん細胞の種類を画像判別できるツールとして、今後医療画像領域で活用される場は広がっていくことでしょう。