フラッシュ2022年2月19日

• AIと医師の専門知識の組み合わせで高精度な診断＝長崎大など

  by MITテクノロジーレビュー編集部 [MIT Technology Review Japan]

  長崎大学と産業技術総合研究所の研究グループは、人工知能（AI）の画像診断に医師の専門知識を組み合わせることで、高精度な診断と診断根拠の説明が可能なAIモデルを開発した。死亡率も高く、診断が難しいとされる通常型間質性肺炎について、高い精度で病理診断を下せるとしている。

  研究グループは、深層畳み込みニューラルネットワーク（DCNN）が画像から特徴を抽出する際に、医師が経験や専門知識に基づき、診断に影響を与えない着眼点を排除したり、見た目は異なっていても同じ現象を表す特徴量を統合したりすることで、AIの判断に医学的な知見を反映させた。このAIモデルを通常型間質性肺炎の病理診断に応用したところ、医師の知識を取り入れない説明可能なAIモデルに比べて精度が42％向上したという。

  今回の研究成果は、モダン・パソロジー（Modern Pathology）誌へ掲載される予定。

  （笹田）

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