ハトが画像で乳がん発見！

英語で「ハト」と言えばだまされやすい人を指しますが、実はハトは驚くほど賢いのです。

　アルファベットの文字を選び出すこともできるし、人間の表情から感情を見分けることも、ピカソの絵とモネの絵を区別することもできます。第2次世界大戦中には、著名な心理学者B・F・スキナーがハトにミサイルを誘導する方法を教えました。しかし、実戦に派遣されることはありませんでしたが。

　今度はカリフォルニア大学デービス校、アイオワ大学、エモリー大学の研究チームが、ハトがガンも驚くほど上手に発見できることを証明した。研究チームは穀物を報酬に使って、ハトが人間の乳腺細胞の画像で悪性腫瘍を発見できるように訓練した。

　エドワード・A・ワッサーマン氏ら研究チームによると、ハトはおよそ85％の確率で正確に悪性腫瘍を見つけることができたそうです。この成績はおそらく新米の医学生を上回るものですが、ベテランの病理学者の域には達していません。さらに、研究チームが1枚の画像を4羽のハトに見せてその判断をまとめたところ、ガンを発見する確率はなんと99％にまで上昇したのです。

　一方、乳房X線検査（マンモグラフィー）の画像になると、ハトは混乱しました。しばらくすると、X線の画像でガンを見つけることを学んだように思われましたが、新しい画像では偶然と同じ程度の確率でしかガンを見つけられなかったのです。つまり、ハトは繰り返し同じX線の画像を見て正しい答えを暗記しただけだったということになります。これに対して、組織標本からガンを見つけることを学んだハトは新しい画像を見せられても、学んだ技術を生かすことができました。

　実際の細胞組織の画像ではガンを見つけられたのに、X線の画像では成績が良くなかったのはなぜでしょう。実際の組織の画像には顕微鏡で拡大された乳腺細胞が映っていますが、X線の画像には血管など乳房内の組織が重なって映っており、画像がはっきりしないのです。医者と同じように、ハトも細胞を見たほうが診断しやすいのです。

　この研究はスキナーの実験と同じように行われました。体重を通常の85％に抑えた空腹のハトを「スキナー箱」といわれる装置の中に入れて、環境を厳格にコントロールした上で、平らなスクリーン上に画像を表示します。ハトはガンを見つけたらスクリーン上の青い部分を突っつき、ガンがなければ黄色い部分を突っつくように訓練します。答えが正しければ、ハトは報酬として穀物をもらい、間違えれば、同じ画像を見せられて正しい色を突っつくチャンスが与えられます。

　ワッサーマン氏は今回の研究に基づいて、いつかコンピューターによる画像診断ができるようになるかもしれないと話します。ひょっとしたら、発展途上国の農村部でハトのチームによる初歩的なガン検診もできるかもしれないと語りました。（ソースWSJ）