ＣＴ画像などからの診断（読影）の難しさは、かねてより指摘されてきた。また、その専門医である "読影医の不足" も懸念されてきた。 そこから、 "ディープラーニング" 手法を駆使した "AI" の活用に大きな期待が寄せられてもいる。
◆ 参照 当誌過去の "画像診断" 関連記事
(1) "AI"を使い、皮膚がんの疑いを"患部の画像"から瞬時に判別するシステム！ (京セラ)／当誌 2017.07.27
(2) "AI／深層学習手法"で、"大腸がんやポリープ"の見逃しを防ぐ！ 内視鏡検査を支援！／当誌 2017.07.11
今回注目する下記引用サイト記事 ： 胃がん、ＡＩで高精度検出「熟練医に匹敵するレベル」...がん研がシステム開発／yomiDr.ヨミドクター／2018.01.29 は、 ＜人工知能（ＡＩ）を活用し、内視鏡画像から胃がんを高い精度で検出するシステムを開発したと、公益財団法人がん研究会（東京都）などが発表した。 熟練した医師に匹敵するレベルといい、早期発見や正確な診断につなげたい考え＞ と報じている。
＜......同会が運営するがん研有明病院などで診断した１万２０００枚以上の胃がん画像のデータを、コンピューターが自ら規則性などを探し出す先端技術「ディープ・ラーニング（深層学習）」でＡＩに学ばせ、病変を見つけられるようにした。 学習用とは別の画像２２９６枚を使って能力を検証したところ、７７病変のうち７１病変を検出（検出率９２・２％）。迅速な対応が必要な６ミリ以上の病変に絞ると、７１病変のうち７０病変が見つかった（同９８・６％）。解析は４７秒で済み、１画像あたり０・０２秒だった。 胃がんの内視鏡検診は医師の技量の差が出やすく、検査後に別の医師がダブルチェックすることが学会の指針で義務付けられている。このシステムで医師の負担軽減も期待される。 同病院上部消化管内科の平沢俊明医師は「胃がんは早期発見で根治できる。見逃さないことが大切」と話している＞ とある。
この "ＡＩ活用の病変検出システム" は、＜熟練した医師に匹敵するレベル＞ だそうであり、早期発見や正確な診断につながる と期待されている。 冒頭で触れたとおり、"読影医の不足" という深刻な現状もあるため、同システムの安定した稼動が望まれる...... (2018.01.29）
胃がん、ＡＩで高精度検出「熟練医に匹敵するレベル」...がん研がシステム開発／yomiDr.ヨミドクター／2018.01.29
人工知能（ＡＩ）を活用し、内視鏡画像から胃がんを高い精度で検出するシステムを開発したと、公益財団法人がん研究会（東京都）などが発表した。
熟練した医師に匹敵するレベルといい、早期発見や正確な診断につなげたい考え。
同会が運営するがん研有明病院などで診断した１万２０００枚以上の胃がん画像のデータを、コンピューターが自ら規則性などを探し出す先端技術「ディープ・ラーニング（深層学習）」でＡＩに学ばせ、病変を見つけられるようにした。
学習用とは別の画像２２９６枚を使って能力を検証したところ、７７病変のうち７１病変を検出（検出率９２・２％）。迅速な対応が必要な６ミリ以上の病変に絞ると、７１病変のうち７０病変が見つかった（同９８・６％）。解析は４７秒で済み、１画像あたり０・０２秒だった。
胃がんの内視鏡検診は医師の技量の差が出やすく、検査後に別の医師がダブルチェックすることが学会の指針で義務付けられている。このシステムで医師の負担軽減も期待される。
同病院上部消化管内科の平沢俊明医師は「胃がんは早期発見で根治できる。見逃さないことが大切」と話している。
この "ＡＩ活用の病変検出システム" は、＜熟練した医師に匹敵するレベル＞ だそうであり、早期発見や正確な診断につながる と期待されている。 冒頭で触れたとおり、"読影医の不足" という深刻な現状もあるため、同システムの安定した稼動が望まれる...... (2018.01.29）
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