東京大学の曾根献文准教授らとサイオステクノロジー㈱の研究グループは、診断精度を向上させるため医師が行っているＡＩが学習するための画像選別作業を自動化することに成功。新たに「子宮肉腫自動診断ＡＩ」を開発した。国際学術誌で２０日に掲載されている。

子宮から発生する悪性腫瘍「子宮肉腫」は予後の悪い希少がんで、変性を伴う子宮筋腫との識別が難しい場合がある。子宮肉腫と子宮筋腫とでは治療方針が異なるため正確な術前診断が求められるが、識別にはＭＲＩの画像診断が必要だ。

研究では子宮肉腫と子宮筋腫（計２６３例）の術前ＭＲＩ画像を用いて、深層学習及び評価を行った。その結果、正確に評価するための「交差検証」に使用したデータセットに対する子宮肉腫自動診断ＡＩの成績は正診率８９．３２％となった。

加えて、交差検証に使用していない未知のデータセット（計３２例）を評価したところ正診率９２．４４％という成績が得られている。

研究グループは「臨床現場で得られた画像を医師が選別する必要がなくなったことで、全ての画像をそのままＡＩ診断システムで評価することができるようになり社会実装への道が拓けた」とコメントしている。