ヨーテボリ大学の新たな研究によると、AIは皮膚がんにおける扁平上皮がんの悪性度を、経験豊富な皮膚科医と同じくらい正確に評価できることが示されています。
ヨーテボリ大学が主導した最近の研究では、皮膚がんの一種である扁平上皮がんの悪性度評価において、シンプルな人工知能モデルが経験豊富な皮膚科医と同等の性能を発揮できることが示されました。この発見は、がんの診断と治療における新たな時代の到来を告げるものとなり、プロセスの効率化とタイムリーな介入の実現につながる可能性があります。
スウェーデンでは毎年10,000万人以上が扁平上皮がんと診断されており、基底細胞がんに次いでXNUMX番目に多い皮膚がんとなっています。扁平上皮がんは頭部や首など、日光に当たる部位に発症することが多く、多くの場合、長期間の紫外線曝露が原因となります。
ヨーテボリ大学の皮膚科准教授で主任研究者のサム・ポレシー氏は、累積した紫外線照射の結果として肌の白い成人に重大な影響を及ぼす扁平上皮癌の性質について説明した。
「このタイプのがんは、皮膚の最上層で最も一般的な細胞型の変異によって生じ、長年にわたる紫外線の蓄積と強く関連しています。日光にさらされた部位に発生し、多くの場合、すでに日焼けによるダメージの兆候、つまり荒れた鱗状の斑点、不均一な色素沈着、弾力性の低下が見られる皮膚に発症します」と、サールグレンスカ大学病院の皮膚科医でもあるポレジー氏はニュースリリースで述べています。
扁平上皮癌の診断は一般的に容易ですが、腫瘍の悪性度を判断するための術前評価はより困難です。悪性度の高い腫瘍には、より広いマージンを用いた迅速な外科的介入が必要ですが、悪性度が低い腫瘍は、より簡便な処置で治療できます。
従来、スウェーデンを含む多くの国では、扁平上皮癌の疑いがある場合の術前パンチ生検は日常的に行われていません。代わりに、臨床的な疑いに基づいて手術が行われ、切除された標本は後に組織病理学的に分析されます。この慣行は、AIを用いた画像解析などの非侵襲的な評価方法の必要性を浮き彫りにしています。
研究チームは、扁平上皮癌と診断された症例のクローズアップ画像1,829枚を用いてAIシステムを学習させた。その後、AIモデルを300枚の画像でテストし、経験豊富な皮膚科医XNUMX名による診断結果と比較した。
結果、 公表 米国皮膚科学会雑誌に掲載された論文によると、AI のパフォーマンスは皮膚科医のパフォーマンスとほぼ同じであることが示されました。
興味深いことに、AIモデルの評価は専門家の評価とほぼ区別がつかなかったのに対し、個々の皮膚科医間の一致率は中程度でした。この差異は、診断プロセスの複雑さと、AIが診断プロセスに一貫性をもたらす可能性を浮き彫りにしています。
この研究では、潰瘍と平坦な皮膚表面という2つの臨床的特徴が、腫瘍の進行がより悪性度が高いことを示す指標であると指摘されました。これらの腫瘍は、悪性度の高いレベルに分類される可能性が2倍以上高いことが示されました。
AIは近年、皮膚がん治療において大きな関心を集めています。しかし、ペロシ氏によると、医療におけるAIの実用的影響は今のところ限定的です。彼は、研究がスウェーデンの医療に真の価値をもたらすことができる、明確に定義された応用分野の必要性を強調しています。
「そのような応用分野の一つとして、より微妙な判断が意思決定に影響を与える可能性のある、皮膚がんの疑いのある患者の術前評価が挙げられると考えています。私たちが開発したモデルは、さらなる改良と検証が必要ですが、今後の方向性は明確です。AIは、医療現場における意思決定プロセスに実際に価値を付加する分野に導入されるべきです」とポレシー氏は付け加えた。
出典： ヨーテボリ大学