Research press release




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。


A new algorithm that classifies skin cancers from photos is described in a paper published online in Nature this week. The study highlights the potential of artificial intelligence to support, simplify and extend the reach of skin disease diagnostics.

Skin cancer, the most common human malignancy, tends to be diagnosed visually, and then confirmed with follow-up biopsies and histological tests. Researchers have tried to develop automated classification systems before, but this has been difficult because skin lesions vary greatly in appearance. Andrew Esteva and colleagues have overcome this problem by developing a deep-learning algorithm that they trained using a dataset of over 129,000 images representing more than 2,000 different skin diseases. They assessed the ability of the system to recognise both the most common and most deadly types of skin cancer - malignant carcinomas and melanomas, respectively - and found that the system performed on par with a group of 21 specialist clinicians.

The authors caution that their system has yet to be validated in a real-world clinical setting, but its potential to affect primary care is extensive. The system could be extended to other areas including ophthalmology, radiology and pathology, and if installed on mobile phones it could offer low-cost, universal access to vital diagnostic care, they conclude.

Please note that there will be an accompanying Nature Video about this research. A preview of this will be available on the Nature press site on Friday.

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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