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脳卒中の原因となる脳動脈瘤、AIが「確率9割超」で発見

【出所:2017年4月25日 読売新聞】

 東京大発のベンチャー企業「エルピクセル」(東京都)が、脳卒中の原因となる脳の血管のコブ(脳動脈瘤)を、磁気共鳴画像装置(MRI)などの画像から見つける人工知能(AI)を開発した。

 先端技術の「ディープ・ラーニング(深層学習)」で発見率を9割超に高めたという。

 同社は年内にも、病気の診断に深層学習を活用した国内初の医療用ソフトとして国に申請し、事業化を目指す。

 新開発の画像診断支援AIは、数秒間でコブの可能性が高い部分を判定し、コンピューター画面に赤く表示する。機械が自動的に画像などの特徴をつかむ深層学習の手法を応用し、放射線科専門医の診断の特徴を学ばせた。国内約10施設の医療機関の協力を得て試験運用し、発見精度は90%以上と実用レベルに達しているという。

 日本脳ドック学会などによると、脳動脈瘤は30歳以上の3%強に見られ、年間約1万2000人が破裂による出血で死亡。後遺症が残る患者も多く、破裂の危険性が高くなる直径5~7ミリ以上のコブを脳ドックなどで見つけて治療する必要がある。

 通常は、放射線科医がMRIなどの画像から、脳動脈瘤と血管表面にもとからある凹凸などと区別して診断する。だが、人手がかかり、診断件数には限界があった。

 青木茂樹・日本医学放射線学会副理事長(順天堂大教授)の話「人手不足の現場の助けになる技術だ。ただ、医学的に問題とならない脳動脈瘤もある。最終的な診断は医師に委ねるべきだ」

          ◇

【深層学習】  脳の神経回路をモデルにしたAI技術。画像や音声、文章の認識精度を飛躍的に向上させ、スマートフォンの音声検索や、車の自動運転、囲碁のAIなどに幅広く活用されている。
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