Improvement of Accuracy and Practical Application of Breast Ultrasound Diagnosis Assistance System Using Artificial Intelligence
| Project/Area Number |
20K08993
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 55010:General surgery and pediatric surgery-related
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| Research Institution | Keio University |
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Principal Investigator |
Hayashida Tetsu 慶應義塾大学, 医学部(信濃町), 講師 (80327543)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
永山 愛子 慶應義塾大学, 医学部(信濃町), 助教 (00573396)
高橋 麻衣子 慶應義塾大学, 医学部(信濃町), 助教 (50348661)
関 朋子 慶應義塾大学, 医学部(信濃町), 助教 (70528900)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
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| Keywords | 人工知能 / AI / 乳房超音波検査 / 超音波 / 乳房 / 乳がん検診 / 乳がん |
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| Outline of Research at the Start |
近年の乳癌患者の増加に伴って乳房超音波検査の重要性が増しており、その精度管理は急務であると考えられる。これまでに申請者とIT企業の共同研究により、AIによる乳房超音波画像診断システムを開発した。この診断システムは判定時間0.04秒で、感度91.8%・特異度91.4%の精度で腫瘤性病変の判定を行い、リアルタイム診断にも対応可能である。本研究では、システム精度向上を目的として、症例画像提供に協力する共同研究施設と教師データとなる乳房超音波画像の蓄積10000症例を目指し収集を行う。さらに、対策型検診における乳房超音波検査の二次読影によるダブルチェックをAIが施行することを目的として臨床試験を遂行する。
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| Outline of Final Research Achievements |
Artificial intelligence (AI) based on deep learning technology has made great progress and has started to be introduced into medicine. In this study, we conducted a multicenter collaborative study to establish AI diagnostic technology for breast ultrasound. We confirmed that the AI diagnosis system is accurate enough for practical use, with a sensitivity of 91.2% and specificity of 90.7%, and an AUC of 0.95 for the ROC curve based on the judgment threshold value. In addition, it was confirmed that the use of AI diagnosis by physicians as a reference for diagnosis contributed to an increase in the accuracy, and that there were no safety issues, such as an increase in missed cases, caused by the use of AI diagnosis as a reference.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
AIの医療応用への試みは、画像診断・病理診断などを中心に行われているが、関連する学会をはじめとするアカデミアや臨床医が慎重にその適用や安全性を吟味する必要がある。我々はこのように実用に耐える精度のAI診断システムを構築し、これを医師が実際に使用することが、安全にかつ正診率の向上につながることを確認した。そのため、本研究はAI診断の実力と安全性を実際の臨床に即した形式で検証するものであり、そのような報告は世界的に見ても存在しないため、医療への今後のAI導入に対して、大きな貢献を与えると考えられる。
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Report
(4 results)
Research Products
(14 results)
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[Journal Article] Establishment of a deep-learning system to diagnose BI-RADS4a or higher using breast ultrasound for clinical application2022
Author(s)
Hayashida T, Odani E, Kikuchi M, Nagayama A, Seki T, Takahashi M, Futatsugi N, Matsumoto A, Murata T, Watanuki R, Yokoe T, Nakashoji A, Maeda H, Onishi T, Asaga S, Hojo T, Jinno H, Sotome K, Matsui A, Suto A, Imoto S, Kitagawa Y
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Journal Title
Cancer Science
Volume: 25
Issue: 10
Pages: 3528-3534
DOI
Related Report
Peer Reviewed / Open Access
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