（海外IT事例）AIで肺がんを診断するGoogleの機械学習

世界的なIT企業Googleは、AIの技術開発にも力を入れています。今回はGoogleが開発中の肺がんを診断するシステムをご紹介しましょう。
このAIによる肺がんの診断精度は、なんと人間の専門家による診断精度を上回り、医師よりも誤診率が低いとのことです。

画像を用いた機械学習への挑戦

機械学習を行うには、機械に統計を学ばせるためのデータが大量に必要です。機械学習では、文字のデータを教師データとすることが一般的。文字のデータを使う理由は、基本的には単語それぞれに意味があり、機械に用例を把握させるのに向いているからです。
一方で、機械学習に画像データを使うとなると、文字データのときよりも難しさが格段に上がります。Googleの機械学習アルゴリズムをもってしても、人間とゴリラを混同してしまうといったことがありました。AIによる画像の認識は、まだまだ人間と同じレベルまで到達できていないのです。

3Dモデルによる肺がんの診断

Googleは、複数のCT画像から3Dモデルを作成し、AIで解析するという手法で画像の機械学習にチャレンジしました。また、肺がんが重症化する前に、悪性腫瘍化を予測したり、小さな悪性組織を特定したりできるかどうかも、同時に検証されました。
すると、2DのCTスキャンを見て肺がんの診断を行う医師よりも、3Dの画像を見て診断するAIの方が診断の精度が高い、という結果が出たのです。

AIによる肺がん診断の精度

GoogleはこのAIをテストするため、4万5856枚の胸部CT画像をAIで診断し、6名の放射線科医師の診断結果と比較しました。すると、AIの方が人間よりも肺がんを5％多く見つけることができました。さらに、誤検出の件数は11％以上少ない、という検証結果が出ました。
放射線科医師は、CTスキャンから何百枚もの画像を見て、肺がんかどうかを診断します。異常が分かりにくい画像も当然あるので、わずかな異変を見抜けるかどうかは医師の経験による部分が多いのです。それでも、ベテランの医師でも見抜けない難しいケースは多く存在します。
個々の医師の能力に依存し、また診断が難しいケースもある肺がん。AIによる高精度な肺がん診断には、期待が高まっています。

まとめ

Googleは画像による機械学習の精度向上に取り組んでいます。CTスキャンの3Dモデルを使ったAIによる肺がんの診断は、人間の医師よりも高い精度で行える段階まで来ました。
AIや機械学習は医療の分野でも活用が期待されている技術です。眼科や皮膚科など、がん診断以外の場面でも活用が広がっていくでしょう。
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