東京医科歯科大学はＮＴＴデータグループとの共同研究で、ＣＴ画像から「がんの骨転移」を自動で検出可能な新たなＡＩモデルを開発することに成功した。医師の画像診断制度の向上につながる可能性もある。

研究では、２０１６～２２年にかけて東京医科歯科大学病院において撮影された骨転移患者のＣＴ画像データを利用。骨転移した２５５人のがん患者と転移していない１９２人のがん患者から得られたＣＴ画像データがＡＩモデルの学習に使用された。

開発したＡＩモデルを評価したところ、これまでに他施設で開発されたＡＩモデルと遜色ない結果が得られた。

また、開発したＡＩモデルの医療現場での有用性を評価するために、１２人の読影医による読影試験を実施し、人とＡＩモデルの読影精度を比較しました。その結果、開発したＡＩモデルの感度は、専門医に匹敵し、若手医師よりも高いことが明らかになった。

さらに、若手にはＡＩモデルの予測結果を参照しながら２度目の読影試験を実施してもらったところ、ＡＩモデルを用いることで読影精度が上昇した。

研究グループは「開発したＡＩモデルの医療現場への実装が実現すれば、医師の画像診断精度が向上し、骨転移の見逃しが減少する」と指摘。「これまで診断や治療開始が遅れてしまうことが少なくなかった『がんの骨転移』を早期に発見し、早期から適切な治療を開始できるようになる」と評価している。