2021 Fiscal Year Research-status Report
Automated lung cancer detection in screening using artificial intelligence (AI)
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21K08890
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| Research Institution | Fukushima Medical University |
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Principal Investigator |
樋口 光徳 福島県立医科大学, 医学部, 准教授 (50398343)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
鈴木 弘行 福島県立医科大学, 医学部, 教授 (30322340)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 肺癌検診 / 人工知能 / 胸部画像診断支援 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
近年，医療分野へのAI（artificial intelligence, 人工知能）の活用事例の報告が増えてきている．特に脚光を浴びているのは「Deep Learning（深層学習）」という学習手法である。Deep Learning とは、従来からあるニューラルネットワークの層を深くしたものであるが、情報のスパース性を考慮し、冗長な情報を巧妙にカットし効率よく学習する仕組みを導入し、データ規模の拡大（ビッグデータ）・計算機資源の高度化等の流れにも恵まれて成功した。胸部X線検査においては、以前よりCAD (computer aided detection)による異常陰影の同定が試みられており、一部は健診分野にも導入されているが課題も多く一般化されていない。しかし近年のAIの技術的進歩は著しく、deep learning（深層学習）によって、より複雑なデータが対象でも解析できるようになっており、従来よりも精度が高い画像処理や認識能力が期待できる。これまでに肺癌検診へのAIの応用の試みも報告されているが、低線量CTなどを用いたものが主体であり、胸部X線検査での応用は報告がないのが現状である。本研究では集団健診における画像読影作業に関し、深層学習により精度が高いAIを開発し、医師による読影能力と比較しつつ将来的に肺癌検診業務へのAIの活用を目指すものである。2017・2018年の画像データ 1,631例を収集し、AIのプロトタイプの作成に至った。精度評価では正診率70%程度であった。AIの精度向上のため、肺癌および他疾患で手術を施行した症例や検診受診症例に研究の対象を拡大し、過去画像を用いて追加学習を行うとともにAIの精度を検証中である。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
2017・2018年の画像データ 1,631例（福島県保健衛生協会1,259例、福島県立医科大学附属病院237例、会津医療センター135例）を収集し、画像の確認、AIのプロトタイプの作成に至った。精度評価では正診率70%程度であった。AIの精度向上のため、「研究対象期間を2014年から2018年へ拡大し、肺癌および他疾患で手術を施行した症例や検診受診症例 計約17,000例」に研究の対象を拡大した。
当該研究の内容は、令和4年4月24日に第61回日本呼吸器学会・会長企画シンポジウムで発表し、また大学発イノベーティブ・ベンチャー創出事業「第4回福島テックプラングランプリ」のファイナリストとして選出され、令和3年11月27日にプレゼンテーションを行った。
発明の名称を「判定予測システム、判定予測方法及び判定予測プログラム（整理番号：PY20201486）」として、既に特許出願を2020年9月17日に行なっていたが、2020年3月30日に公開された。現在は、過去画像を用いてAIの精度を検証中である。
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| Strategy for Future Research Activity |
過去の肺癌検診受診者の画像データを用いて，改良したAIを実際の肺癌検診の現場に改めてPACSシステムに組み込んで提供し，読影医師とAIの診断能力を比較する．診断結果については，各受診者の2次検診受診後の追跡調査の結果をもとに前年度に施行した後ろ向きの精度評価の際と同様の評価項目について比較する．併せて精度向上のために研究協力者とともに追加学習を継続する．この作業を繰り返して精度を向上させた後に、臨床試験として読影医師と同時にAIにも判定させ，その結果を追跡調査してその診断能力を直接比較する．評価項目はこれまでと同じとする．また、より精度の高いAI搭載の画像処理装置を研究協力者とともに開発してその産業化も視野に入れて研究を進めていく．これまでに得られた診断精度などのデータについてまとめ，国内外の学術集会で発表するとともに論文発表も行う．
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| Causes of Carryover |
コロナ禍によって共同研究社とのやりとりがオンラインミーティングのみとなり、さらに共同研究者がテレワーク勤務形態に変更となり、出社が制限されたため、作成したAIの精度向上を図ることが主目的となりました。したがって当初の予算とは異なり次年度使用額が生じてしまいました。
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Research Products
(8 results)
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[Journal Article] Prognostic significance of OX40 + lymphocytes in tumor stroma of surgically resected small-cell lung cancer2021
Author(s)
Yokouchi H, Nishihara H, Harada T, Amano T, Ohkuri T, Yamazaki S, Kikuchi H, Oizumi S, Uramoto H, Tanaka F, Harada M, Akie K, Sugaya F, Fujita Y, Takamura K, Kojima T, Higuchi M, Honjo O, Minami Y, Watanabe N, Nishimura M, Suzuki H, Dosaka-Akita H, Isobe H
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Journal Title
Oncoimmunology
Volume: 10
Pages: 電子媒体のみ
DOI
Peer Reviewed / Open Access
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[Journal Article] The clinical significance of tertiary lymphoid structure and its relationship with peripheral blood characteristics in patients with surgically resected non-small cell lung cancer: a single-center, retrospective study2021
Author(s)
Fukuhara M, Muto S, Inomata S, Yamaguchi H, Mine H, Takagi H, Ozaki Y, Watanabe M, Inoue T, Yamaura T, Okabe N, Matsumura Y, Hasegawa T, Osugi J, Hoshino M, Higuchi M, Shio Y, Suzuki H
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Journal Title
Cancer Immunology and Immunotherapy
Volume: 71
Pages: 1129-1137
DOI
Peer Reviewed
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[Journal Article] CTLA-4 Expression in Tumor-infiltrating Lymphocytes Is Irrelevant to PD-L1 Expression in NSCLC2021
Author(s)
Muto S, Inomata S, Yamaguchi H, Mine H, Takagi H, Ozaki Y, Watanabe M, Inoue T, Yamaura T, Fukuhara M, Okabe N, Matsumura Y, Hasegawa T, Osugi J, Hoshino M, Higuchi M, Shio Y, Suzuki H
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Journal Title
Anticancer Research
Volume: 41
Pages: 6267-6272
DOI
Peer Reviewed
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