AI が発展するたびに、この技術が生活を改善できる最も有望な分野はがんの検出であることが明らかになってきています。
最近の研究では、人工知能は専門家よりも皮膚がんの検出が速いだけでなく、より正確であることが判明しました。
ドイツ、米国、フランスの研究者らは、深層学習畳み込みニューラルネットワーク（CNN）に悪性黒色腫と良性ほくろの10万枚以上の画像を見せて皮膚がんを特定するよう訓練した。これは脳の神経細胞と同じように機能し、見た画像から学習してパフォーマンスを継続的に向上させる AI システムです。
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さまざまな形態の皮膚がんを認識できるように CNN を訓練した後、研究者らはそれを 58 人の国際的な皮膚科医のそれと比較しました。全体として、CNN が良性ほくろを誤診する頻度は低くなり、黒色腫を見逃すことも少なくなりました。
これらの皮膚科医の大部分もこの業界に不慣れなわけではありませんでした。17% は皮膚鏡検査の経験が 2 年未満でしたが、19% は 2 ～ 5 年、皮膚科医の 52% は 5 年以上の経験がありました。
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皮膚科医は症例の 86.6% で黒色腫を正確に検出し、71% の確率で非悪性病変を正確に識別できました。 CNN は悪性黒色腫の 95% を検出できました。
皮膚科医は、患者の背景（悪性黒色腫の 88.9%、非悪性病変の 75%）に関するコンテキストがあれば、より多くの黒色腫を検出できましたが、それでも CNN ほど正確ではありませんでした。
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「これらの発見は、ディープラーニング畳み込みニューラルネットワークが、黒色腫の検出という任務において、広範な訓練を受けた専門家を含む皮膚科医を上回る能力を発揮できることを示しています」と、ハイデルベルク大学のホルガー・ヘンスル氏は説明した。
近年、AI は NHS やがんの検出に大きく進出しています。昨年、スタンフォード大学は、皮膚がんの危険信号を 91% の精度で発見する AI を開発しました。そして10月には、日本で開発されたAIが大腸内視鏡検査だけでがんを特定できるようになった。
この研究は皮膚がんの検出にとって大きなマイルストーンとなる。毎年、世界中で推定232,000人が悪性黒色腫と診断されており、そのうち55,500人が癌により死亡しています。早期に発見できれば、がんを食い止めることができます。
画像: シャッターストック
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