【がん】皮膚がんの判定を行う自動化システム

皮膚病変の画像を皮膚がんとそうでないものに分類する新しいアルゴリズムについて記述された論文が、今週のオンライン版に掲載される。今回の研究では、人工知能によって皮膚病診断を支援し、簡素化し、適用範囲を拡大する可能性が明確に示されている。

最も一般的なヒトの悪性腫瘍である皮膚がんは、視診が行われてからその後の生検と組織検査で確認される傾向がある。自動分類システムの開発を試みる研究は、これまで何度も行われてきたが、皮膚病変の外観には大きなばらつきがあるため困難を極めている。今回、Andrew Estevaの研究チームは、2,000種類以上の皮膚病に関する129,000点以上の画像のデータセットを用いて訓練した深層学習アルゴリズムを開発して、この問題を克服した。Estevaたちは、この分類システムによって最も一般的な皮膚がん（皮膚角化細胞がん）と死亡者数が最も多い皮膚がん（悪性黒色腫）を識別できるかどうかを評価し、このシステムの性能が臨床専門医の一群（21人）と肩を並べることを明らかにした。

Estevaたちは、この分類システムが現実世界の臨床現場において有効なことは確認されていないが、プライマリーケアに大きな影響を与える可能性がある点に注意を要するとした上で、眼科学、放射線医学、病理学などその他の分野にも拡大適用できる可能性があり、携帯電話にインストールされれば、誰でも低コストで極めて重要な診断を利用できる可能性があると結論づけている。

doi:10.1038/nature21056

「Nature 関連誌注目のハイライト」は、ネイチャー広報部門が報道関係者向けに作成したリリースを翻訳したものです。より正確かつ詳細な情報が必要な場合には、必ず原著論文をご覧ください。

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