悪性黒色腫は皮膚がんの一種で、ほくろの細胞が悪性化した腫瘍です。

これは世界で皮膚がん関連の死亡の70%を占めているとされています。

しかし、この腫瘍を発見する方法は基本的に医師の目視検査に頼っています。

そこで米国マサチューセッツ工科大学の研究チームは、悪性黒色腫の検出にスマホカメラで撮影した画像と、AIの深層学習を利用して素早く個人が診断できる方法を開発しました。

この研究は、2月17日に科学雑誌『Science Translational Medicine』へ掲載されています。

目次
皮膚がん死亡の70%に関与している悪性黒色腫
「醜いアヒルの子の定理」でほくろのがん化をスマホで発見

皮膚がん死亡の70%に関与している悪性黒色腫

「ほくろのがん」をスマホ写真から検出できちゃう
(画像=表皮の構造と細胞。悪性黒色腫はメラノサイトのがん化。 / Credit:国立がんセンター、『ナゾロジー』より引用)

皮膚がんの1種である悪性黒色腫は、別名メラノーマとも呼ばれ、皮膚がん死亡の多くに関連しています。

これは皮膚の色に関連するメラニン式を賛成する皮膚細胞であるメラノサイト、あるいは母斑細胞(ほくろの細胞)が悪性化した腫瘍です。

悪性黒色腫では、がん化する一歩手前の状態(悪性黒色腫前駆症)が存在し、この状態で早期に発見することがもっとも重要とされています。

ほくろや皮膚の異常を判断する方法は、基本的に目視に頼っています。

自分や家族が異変に気づき、医師の目診断で必要と判断された場合、生検(組織の一部を切り取って行う診断)を行って問題を発見するという流れが一般的です。

しかし、見ただけで気づくというのはなかなか難しいものがありますし、背中などは1人暮らしの人では異変に気づきにくい場所です。

こうした問題を克服するために、MITの研究チームは、スマートフォンで撮影した写真から、棒編を簡単に特定する新しい深層学習ツールを開発したのです。

「醜いアヒルの子の定理」でほくろのがん化をスマホで発見

ここで使用されたのは、深層畳み込みニューラルネットワーク(DCNN)と呼ばれる深層学習技術です。

深層学習には多くの手法が提案されていますが,画像認識分野で、現在もっとも成功を収めているといわれるのが、このCNNです。

CNNは、人間の視覚野を参考にした深層学習の手法で、小区画の類似性を効果的に見つけ出して特徴を抽出して学んでいきます。

「ほくろのがん」をスマホ写真から検出できちゃう
(画像=伝統的な畳み込みニューラルネットワークのアーキテクチャ / Credit:Shervine Amidi,Stanford University、『ナゾロジー』より引用)

研究チームは、133人の患者と公開されている悪性黒色腫のデータベースから取得した2万を超える画像を使用して、このツールをトレーニングしました。

このツールの特徴的な点は、「醜いアヒルの子の定理」と呼ばれる機械学習方法を用いて、ある基準に対して見た目が異常なものを分類していくという方法を取っていることです。

正常な場合、個人のほとんどのほくろは互いに類似していて、通常疑わしい点はありません。

システムは、ほくろの真円度、サイズ、色合いなどをほくろのさまざまな特徴を学習していき、そこから外れた疑わしいほくろを提示するようになっています。

「ほくろのがん」をスマホ写真から検出できちゃう
(画像=システムはほくろの特徴を抽出して疑わしい病変を発見する。 / Credit:MIT、『ナゾロジー』より引用)

この方法で学習を行った結果、ツールはスマホで撮影したが層から、経験豊富な医師の診断と88%が一致する診断を行うことに成功したのです。

これは医師の負担を大きく減らす他、個人で危険な病変を素早く手軽に発見できる可能性があり、悪性黒色腫の早期治療につながる可能性があります。


参考文献

An artificial intelligence tool that can help detect melanoma(MIT News)

元論文

LUsing deep learning for dermatologist-level detection of suspicious pigmented skin lesions from wide-field images


提供元・ナゾロジー

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