人工知能による皮膚疾患診断システムの開発

2018 年度 実施状況報告書

• 研究課題/領域番号: 18K08290
• 研究機関: 筑波大学
• 研究代表者: 藤澤 康弘 筑波大学, 医学医療系, 准教授 (70550193)
• 研究期間 (年度): 2018-04-01 – 2021-03-31
• キーワード: 人工知能 / 画像分類

研究実績の概要

人工知能による皮膚腫瘍の分類において，当初行っていた14診断から3疾患追加して17診断に増加させてその正答率などの変化をみたところ，ほとんど正答率に影響を及ぼさなかった．しかしながら，追加した3診断のなかでの正答率は平均以下であったことから，追加した3疾患の判別が難しいことが明らかとなった．今後は区別が難しい疾患群の特徴について検討を進める．

正答率が使用するアルゴリズムにより異なり，特に写真の枚数が少ない場合にその影響が大きいことが分かってきた．教師データ数に応じたアルゴリズム選定が必要な可能性があることを示した．

現在までの達成度 (区分)

2: おおむね順調に進展している

理由

計画していた実験は順調に進んでおり，それに応じた結果も得られていることから，順調に進展していると判断した．

今後の研究の推進方策

ヒートマップ技術によりAIが画像のどの部分に着目して判別しているのかを可視化できるようなったことから，医師より優れた成績であった腫瘍でどのような部分を見ているのかを解析することで，臨床的に判別するにあたり新たな着眼点が見つかる可能性がある．現在，臨床的な判別が難しい腫瘍でどの部分が判別に重要かを解析している．

研究成果

• [学会発表] Can deep-learning-based, computer-aided classifier surpass board-certified dermatologistsin skin tumour diagnosis? (2019)
  • 著者名/発表者名: Fujisawa Y
  • 学会等名: The 34th congress of Asia-Pacific Academy of Ophthalmology
  • 国際学会 / 招待講演