AI は乳がん検出の未来ですか? | 大学ネットワーク

乳がんは米国で主要な死亡原因の1つです

による国立がん研究所、今年は268,670の乳がんの新規症例が予想され、40,920の女性はこの疾患で死亡することが予想されます。

さらに、 8人に1人彼らの生活のある時点で乳がんを発症するでしょう。

残念ながら、 50パーセント米国のマンモグラムに欠陥がある。

正確な画像を提供できなかったり、医師の誤った解釈をしている場合でも、不正確なマンモグラフィーは、しばしば高価な誤診または致命的な腫瘍の摘出につながりません。

したがって、科学者はより正確なマンモグラム結果を患者に提供するためにAIを探している。

マンモグラムに欠陥がある

医師は、読影から腫瘍を正確に検出することができず、偽陰性の検査になる可能性がある。

反対に、そうでない場合でも、医師はスクリーニングが陽性であると誤解する可能性があり、その結果、偽陽性の検査が行われる可能性があり、患者は追加の不要で高価な検査を受ける必要があります。

「マンモグラムは、特定のケースでは、乳がんの貴重で命を救うスクリーニングになる可能性があります」と述べていますモルガンスタット、健康と安全の調査員 ConsumerSafety.org.

「しかし、マンモグラフィには、テストの改善を続けるように奨励すべき欠陥がいくつもあります。純粋に経済的な観点から見れば、偽陽性のマンモグラフィーの結果 $ 4億に等しい追加の検査や侵襲的な手続きのため、毎年国内の支出に

さらに、現在のマンモグラムは、スクリーニング間の早発性の間隔の癌を検出することができない。

全体として、これらの問題のそれぞれは、患者の肉体的および精神的健康の両方に有害であり得る。

「欠陥のあるマンモグラム検査の経済的影響と相まって、患者が経験する感情的な混乱です」とStattは述べました。

「誤検知の結果を受けた女性は心理的苦痛と不安を経験することがありますが、誤検知のスクリーニングは短期間の希望をもたらすことがあります。これら2つの理由だけで、マンモグラム結果の継続的な改善を促進するはずです。」

AIがどのように役立つか

AIはマンモグラムの精度を向上させるために使用され、人為的ミスを排除し、マンモグラフィの読み取り速度を向上させます。

不正確な測定値はしばしば医師の誤った解釈の結果であるため、精度を向上させるために、機械学習と深部学習（AIのサブセット）の両方を使用し始めました。

「これまでのところ、マンモグラフィにAIを適用することで、スクリーニングの正確性が向上し、医師がはるかに速い速度で診断できるようになり、施設ごとに放射線医学のワークフロー効率を向上させることができるようになりました」

高密度組織の評価

最近の研究では、MITとマサチューセッツ総合病院の研究者は、彼らの深い学習モデルが高密度の乳房組織を評価する人間の専門家と同じくらい正確です。

密な乳房組織は乳がんの危険因子であり、米国の30州の医師は、マンモグラフィーで密集組織を特定している患者に法律で通知する必要があります。

しかし、米国の女性の40％以上が高密度の乳房組織を有する一方で、乳房密度の評価は様々な理由により変化する可能性がある。

MITのコンピューターサイエンスと人工知能研究所（CSAIL）の博士課程の学生でアダムヤラ氏は声明の中で、「乳腺密度は、女性と癌のリスクについてどのようにコミュニケーションをとるかを左右する独立したリスク要因です」と述べた。

「私たちの動機は、ヘルスケアシステム間で共有して使用できる、正確で一貫したツールを作成することでした。」

トレーニングとテストの両方で、モデルは専門の放射線科医から乳房密度のXNUMXつのカテゴリ（脂肪、散在、不均一、高密度）を特定することを学びました。

モデルは人間の専門家と同じくらい信頼できることが証明されました。研究者らは、例えば、このモデルが10,000パーセントを超える94マンモグラムに関するMGH放射線科医の評価と一致することを見出した。

研究者は、他の病院で利用できるようにモデルの拡張を計画しています

悪性および良性の診断を区別する

最近の別の研究では、ピッツバーグ大学の研究者らは、深い学習技術が医師を助けることができることを発見した微妙なマンモグラフィ撮像機能を識別する悪性と良性の診断を区別するのに役立つ偽陽性の検査について

科学者は、読書が本当に肯定的であるか否定的であるかを放射線科医が評価するのに役立つ、ユニークで読みにくいイメージングの特徴を特定することができた。

「AI、特にディープラーニング技術は、画像を読む際に放射線科医によって視覚的に評価/認識されるのが難しいかもしれない潜在的なイメージング特徴を識別するためのデータ駆動型アプローチを提供します」と述べました山東省ピッツバーグ大学で放射線医学の助教授、生物医学情報学、バイオエンジニアリングを学ぶ。

「このように、AIと多数のスクリーニングマンモグラム画像で、それは問題を解決するのを助けるために重要な計画を提供します。」

マンモグラムの解釈

ヒューストンメソジスト研究所の科学者たちは、AIプログラムを開発しました。 99パーセントの精度と30倍速でマンモグラムを解釈する人間の医者よりも。

AIのソフトウェアを使用して、500患者のマンモグラムおよび病理学の報告を評価した。このソフトウェアは、患者チャートをスキャンし、診断特徴を収集し、マンモグラム所見と乳癌サブタイプとを関連付けるようにプログラムされた。

プログラムがすべての500患者の読書を完了するのに数時間かかりました。 50チャートのマニュアルレビューでは、通常、2人の医師が50-70時間をかけて完了します。

その後、科学者はその結果を使用して、各患者の乳がん診断の可能性を正確に予測しました。

まとめ

より正確なマンモグラムのためのAIの開発は、世界中の女性の健康にとって非常に重要です。

「私たちのコンピュータシステムとの継続的な相互作用を推進するためだけに、マンモグラム検査のAIアプリケーションは、放射線技師がこれらのスキャンをより良く解釈するのを助けるために開発し続けるべきだと思う」とスタット氏は述べた。