深層学習を用いた人工知能による超早期爪部メラノーマ診断システムの構築

2020 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 18K15271
• 研究種目: 若手研究
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 小区分50020:腫瘍診断および治療学関連
• 研究機関: 信州大学
• 研究代表者: 古賀 弘志 信州大学, 学術研究院医学系(医学部附属病院), 講師 (30419361)
• 研究期間 (年度): 2018-04-01 – 2021-03-31
• キーワード: 爪甲色素線条 / 人工知能 / メラノーマ

研究成果の概要

2007年から2020年に信州大学医学部附属病院外来を受診した爪甲色素線条病変部位のダーモスコピー写真を試料として用いた。症例ごとの臨床情報を調査しデータクリーニングののちに、症例画像ごとに正解ラベル付けまたはアノテーションを行った。画像集団を、学習用、バリデーション用、検証用の各データセットに分割した。学習用画像データセットを用いて汎用ディープラーニング・ツールを用いて初期分類機を作成した。検証用データに対する分類性能を評価した。

自由記述の分野

皮膚科学

研究成果の学術的意義や社会的意義

希少疾患である爪部メラノーマの初期症状である爪甲色素線条を、その他の原因で生じる爪甲色素線条と臨床的に区別するための補助となるプログラムを作成した。既に海外で報告されているAIプログラムの性能を上回ることができたが、それは主に組み入れ対象の調整による影響が大きいと考えられた。希少疾患のAI作成では学習データ不足が問題となり、全国的なデータ収集体制とともにAI分類機作成にあたっての技術的な工夫が必要である。