トピックス

ホーム> トピックス> 【プレスリリース】がんAI予測の「二重の壁」を超える－施設差や検体差に左右されない医療の実現へ－

がんAI予測の「二重の壁」を超える
－施設差や検体差に左右されない医療の実現へ－

理化学研究所
日本医科大学
東北大学

要旨

　理化学研究所革新知能統合研究センター生命空間医科学チームの赤塚純客員研究員（日本医科大学泌尿器科准教授）、堤光太郎客員研究員、山本陽一朗チームディレクター（東北大学大学院医学系研究科人工知能医科学分野教授）らの共同研究グループは、AIの推論過程に医学的知識を組み込む新しいアプローチを提示し、がんAI予測における「二重の壁」である施設差や検体差に左右されない、データ効率の高い技術を構築しました。
　本研究成果は、「ドメインシフト問題」と呼ばれているAIの汎用性（はんようせい）に対する重要課題解決への一つの道筋を示すもので、地域差や施設規模に左右されず、誰もが公平に質の高い医療を受けられる未来の実現に貢献することが期待されます。
　医療現場で用いられる病理画像は、病院ごとに色や質が異なり、手術前の生検検体と手術後の全摘検体では観察によって得られる情報も大きく変わります。AIにとってはこれらの“ばらつき”が予測精度を下げる「二重の壁（二つのドメインシフト）」となり、どこでも同じように使えるAIの実現を阻んできました。
　今回、共同研究グループは、前立腺がん患者の生検組織から、将来の病状進行を病理プロファイルを用いてAI予測する際に、「人間の基準より少しだけ詳しい道しるべ」である中間推論スコアを用いるという新しいアプローチを採用することで、医学領域では長く困難とされてきたAI予測の精度と汎用性を同時に向上することができました。

　※本研究は、科学雑誌『Nature』の関連誌『npj Digital Medicine』（1月7日付）に掲載されました。


プレスリリース全文（PDF）