2023 Fiscal Year Research-status Report
乳腺超音波検査におけるリアルタイム乳癌検出と悪性度予測人工知能（深層学習）の開発
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22K12872
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| Research Institution | Jikei University School of Medicine |
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Principal Investigator |
中田 典生 東京慈恵会医科大学, 医学部, 教授 (80237297)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2027-03-31
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| Keywords | 人工知能 / 機械学習 / 深層学習 / 超音波診断 / 乳腺 / 大規模言語モデル |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究計画は、乳腺超音波検査動画像から乳腺腫瘤を検出して、その良悪性判定、また悪性と判定した場合はその分子サブタイプおよび予後予測を行う人工知 能（以下ＡＩ）を開発して、その精度評価を行う. 2023年度の研究の目標としては、引き続き自施設の乳腺超音波動画像データアーカイブから、リアルタイム動画像乳腺 腫瘤検出および良性判定のためのテストデータを作成することである。2023年度の研究実施計画では、既存の過去7年間の乳腺症例データベースの改修・整理（2023年度）：自施設では、2009年から2015年までの7年間の病理組織検査結果を有する乳腺超音波画データベース（全例2992例、内訳は悪性1778例、良性1214 例）が既に構築されている。このデータベースから乳癌の5種類の分子サブタイプ分類（ルミナールA、ルミナールB[HER陰性]、ルミナールB[HER2陽性]、トリプ ルネガティブ、 HER2タイプ）、患者予後（再発転移や遠隔転移の有無、5年生存率）と超音波画像の紐づけ作業を行う（乳腺症例データベースを追加整理）。この超音波画像にはBモード、カラードプラ画像、造影超音波画像が含まれている。この研究のテーマである、乳腺超音波検査の画像から悪性腫瘍の分子サブタイプおよび予後予測を行う人工知能（AI）の研究は、近年進展している分野である。このため、他の研究においても同様の研究が発表されている。そこで、われわれは、ChatGPT等の大規模言語モデルのAIも使用して、より詳細で詳細な所見について分析できるAIの研究開発を進めている。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
実際の研究の実施状況としては、データベースから乳癌の5種類の分子サブタイプ分類（ルミナールA、ルミナールB[HER陰性]、ルミナールB[HER2陽性]、トリプ ルネガティブ、 HER2タイプ）、患者予後（再発転移や遠隔転移の有無、5年生存率）と超音波画像の紐づけ作業を行う（乳腺症例データベースを追加整理）作業 が終了しておらず、作業継続中である。
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| Strategy for Future Research Activity |
2024年度半ばまでに、自施設のデータベースから乳癌の5種類の分子サブタイプ分類（ルミナールA、ルミナールB[HER陰性]、ルミナールB[HER2陽性]、トリプル ネガティブ、 HER2タイプ）、患者予後（再発転移や遠隔転移の有無、5年生存率）と超音波画像の紐づけ作業を完了する予定である。その後に リアルタイム動 画像乳腺腫瘤検出および良悪性判定のためのテストデータ作成（2024度）すなわち、自施設には、2020年2月から現在までの全超音波検査の動画像が超音波動画 像集中管理保存システムにて記録保存されている。この記録から、乳腺検査のみを抽出して臨床診断および病理診断から診断名との紐づけを行った動 画像データを作成して、ＡＩのテストデータとする予定である。
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| Causes of Carryover |
為替変動（円安）のため、2024年度の海外学会出張費の支出が多額になることが予想されたため、次年度使用額に余裕をもたせる必要があった。
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Research Products
(4 results)
