ニューラルネットワークを使用して、皮膚がんをより効率的に検出する
ニューラルネットワークを使用して、皮膚がんをより効率的に検出する / Credit:MIT News
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「ほくろのがん」をスマホ写真から検出できちゃう

2021.05.04 Tuesday

An artificial intelligence tool that can help detect melanoma(MIT News) https://news.mit.edu/2021/artificial-intelligence-tool-can-help-detect-melanoma-0402
Using deep learning for dermatologist-level detection of suspicious pigmented skin lesions from wide-field images https://stm.sciencemag.org/content/13/581/eabb3652

悪性黒色腫は皮膚がんの一種で、ほくろの細胞が悪性化した腫瘍です。

これは世界で皮膚がん関連の死亡の70%を占めているとされています。

しかし、この腫瘍を発見する方法は基本的に医師の目視検査に頼っています

そこで米国マサチューセッツ工科大学の研究チームは、悪性黒色腫の検出にスマホカメラで撮影した画像と、AIの深層学習を利用して素早く個人が診断できる方法を開発しました

この研究は、2月17日に科学雑誌『Science Translational Medicine』へ掲載されています。

皮膚がん死亡の70%に関与している悪性黒色腫

表皮の構造と細胞。悪性黒色腫はメラノサイトのがん化。
表皮の構造と細胞。悪性黒色腫はメラノサイトのがん化。 / Credit:国立がんセンター

皮膚がんの1種である悪性黒色腫は、別名メラノーマとも呼ばれ、皮膚がん死亡の多くに関連しています。

これは皮膚の色に関連するメラニン式を賛成する皮膚細胞であるメラノサイト、あるいは母斑細胞(ほくろの細胞)が悪性化した腫瘍です。

悪性黒色腫では、がん化する一歩手前の状態(悪性黒色腫前駆症)が存在し、この状態で早期に発見することがもっとも重要とされています。

ほくろや皮膚の異常を判断する方法は、基本的に目視に頼っています

自分や家族が異変に気づき、医師の目診断で必要と判断された場合、生検(組織の一部を切り取って行う診断)を行って問題を発見するという流れが一般的です。

しかし、見ただけで気づくというのはなかなか難しいものがありますし、背中などは1人暮らしの人では異変に気づきにくい場所です。

こうした問題を克服するために、MITの研究チームは、スマートフォンで撮影した写真から、棒編を簡単に特定する新しい深層学習ツールを開発したのです。

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