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人工知能・AIブログ

2020年6月1日

AI(人工知能)事例集 vol.190 乳がんのリスク予測を改善するAI

研究によれば、新たな人工知能は既存のモデルを上回り、乳がんの将来的なリスク予測を可能にするといいます。

AIによる乳がんリクス予測の可能性

雑誌「Radiology」に発表された研究によると、人工知能(AI)は、どの女性が将来的に乳がんのリスクがあるかを予測する際に、既存のモデルを凌駕することができるといいます。

既存の乳がん検診プログラムのほとんどは、女性を対象としたマンモグラフィ検査に基づいており、通常は毎年または2年ごとに行われています。しかし、このアプローチは、個人レベルでのがん検出に最適化はされておらず、スクリーニングプログラムの有効性を阻害する可能性があります。

「リスク予測は、個々に適合したスクリーニング方針の重要な構成要素である」と、スウェーデンのストックホルムにあるカロリンスカ研究所の乳腺放射線科医のKarin Dembrower氏は述べています。「効果的なリスク予測が可能になれば、スクリーニングプログラムへの参加と信頼性を向上させることができます」

乳房の密度が高いこと、すなわち脂肪に比べて腺組織や結合組織の量が多いことは、がんの危険因子と考えられています。しかし、現在の予測モデルでは、マンモグラフィで発見された豊富な情報を十分に活用できない可能性があります。

AIのリスクモデルにより、偽陰性率が低下

Dembrower博士らは、マンモグラフィ画像から膨大な情報を抽出できるAIのディープニューラルネットワークに依存したリスクモデルを開発しました。このモデルは、画像中のリスク関連情報をすべて把握できない可能性がある他の方法に比べて、利点を持っているといいます。

この新しいモデルは、2008年から2012年の間に診断された症例のマンモグラフィを用いて開発・訓練され、カロリンスカ大学病院システムでマンモグラフィを受けた40歳から74歳までの2,000人以上の女性を対象に研究されました。この研究に参加した2,283人の女性のうち、278人が後に乳がんと診断されました。

ディープニューラルネットワークは、最良のマンモグラフィ密度モデルと比較して、乳がんのリスク関連性が高いことを示しました。ディープニューラルネットワークの方がベストマンモグラフィ密度モデルよりも、偽陰性率(高リスクに分類されなかった女性が後に乳がんと診断された率)が低かったといいます。

この研究結果は、乳がんリスク評価における、AIの将来的な役割を支持するものと言えるでしょう。

さらなる利点は、AIはより質の高いデータセットに触れることで継続的に改善することができるということです。

ストックホルムの王立工科大学のディープラーニングの専門家が、モデルのアップデートに取り組んでおり、その後、女性にMRIを提供することで、近々このモデルを臨床的にテストすることを目指しているといいます。

【考察】乳がんリスク予測におけるAIの役割

現在のマンモグラフィ検査では、個人レベルに合わせたがん予測が困難であり、偽陰性の可能性があるというのが現状です。

AIのアプローチにより、乳がんリスク予測の精度が上がれば、乳がんの早期発見および早期治療が可能になり、女性の乳がん検査への参加率の向上も期待できます。

参照元:AI improves breast cancer risk prediction

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