AIによるほくろの皮膚がん判定は15秒 専門医の識別率上回る

AIによるほくろの皮膚がん判定は15秒 専門医の識別率上回る

医師が顔写真を撮影

「AI(人工知能)医療診断」は驚異の進化を続けている。ほくろが皮膚がんか否かの診断は、医師の経験や能力で差が出るという。

 そこで、筑波大学附属病院では、AIによる皮膚がんの画像診断補助システムを開発している。数年内の実用化を目指す実験段階で、実際の診断では使われていないが、今回特別に本誌記者が被験者として体験した。開発に携わる筑波大学医学医療系皮膚科准教授の藤澤康弘氏はこういう。

「人間の医師が行なうほくろやできものの診断は、病歴を聞いて、目で見て、触り、判断に迷った場合は組織を採取して細胞診に回します。一方、AIは、ほくろやできものの画像のみで判別する」

 今回この診断を体験した記者の鼻の下には、高校生の頃にうっすらでき、だんだん大きく濃くなってきたほくろがある。このほくろを藤澤氏はデジタル一眼レフで撮影。パソコンに読み込んでほくろの部分だけを切り抜く。解像度はそれほど高くなくても構わないそうで、スマホで撮ったものでも分析は可能だという。

 この画像を、AIが搭載されているパソコンに取り込む。AIには筑波大が15~16年間にわたって蓄積した皮膚腫瘍や関連疾患の画像約6000枚を読み込んで学習させ、メラノーマ(悪性黒色腫)や有棘細胞がん、良性の腫瘍も含めた14種類の皮膚腫瘍を識別できるようにしている。

 画像をAIに読み込ませておよそ15秒。結果は「NCN(ほくろ)100%」と出た。記者のほくろは悪性ではなかったのだ。

 AIの回答は常に明快というわけではなく、「BCC(基底細胞がん)83.66%、SK(脂漏性角化症)12.78%」などと可能性が分散することもある。

 だが、皮膚のできものが良性か悪性かを識別する能力を、AIと人間で比較するテストを行なったところ、皮膚科専門医13人の識別率が85.3%だったのに対し、AIは92.4%と上回った。

「写真1枚を見せて良性か悪性かを識別するテストではAIの勝ちです。ただし、詳細な診断を見ていくと、悪性のなかでも、有棘細胞がんと診断しているが実は別の腫瘍だったといった間違いがあったりします。そこの精度が上がっていくと専門医も納得するシステムになると思います。また、皮膚がんは見た目だけでなく、ときに触感や臭い、患者さんの既往歴、ほくろの形の変化などから総合的に判断しますから、現段階では、医師の仕事を補助するシステムです」(藤澤氏)

 現在は、日本医療研究開発機構(AMED)から資金提供を受け、皮膚科学会が主体となり、日本版の「皮膚病ビッグデータ」を構築するため、日本中から皮膚病の画像などのデータを集積する活動を進めている。

※週刊ポスト2019年1月1・4日号

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