『ディープ・ラーニング活用』による乳房エコー画像診断システムの研究開発
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日本人女性における部位別がん羅患者数の首位を占めている乳がん。今後も、その数は増加傾向にあると予測されているため、乳がんの早期発見に向けた対策は重要になっている。
「乳房エコー検査（乳腺超音波検査）」は、乳がんの早期発見を目的として普及しつつある検査ではあるが、「読影が技師や医師の主観・経験に依存しがちなこと」、「読影による女性の負担の増加」が課題となっている。
また、乳がんの主要な画像所見である腫瘤は、その形状や特徴が多種多様で、そのため、良性と悪性の判別が難しい場合も多い。これをより正確に判定できる技術も求められるようになっている。
東北大学は4月9日、山口拓洋氏（同大大学院医学系研究科医学統計学分野教授）らの研究グループが、SAS Institute Japan株式会社の「SAS(R） Viya(R）」を採用し、乳がん診断の補助として、『ディープ・ラーニング』を活用した乳房エコー画像内の腫瘤識別を目的とした研究を開始したことを発表した。
エコー画像の読影に『ディープ・ラーニング技術』を活用
同研究グループでは、エコー画像の読影に『ディープ・ラーニング技術』を活用することを検討。特に注目したのが、画像を認識して高い精度で分類・推論できる手法である「CNN（Convolutional Neural Network）」だ。
対象の識別に有効な特徴量を学習によって自動的に獲得する点が、このCNNの最大の特長になっている。
そこで、同研究グループは、多様な特徴を示す乳がんの病変に応用するために、CNNの実装が可能なソフトウェアである「SAS Viya」を採用したという。
人材育成、人道支援・社会支援の取り組みの一環として研究をバックアップ
「SAS Viya」は、SAS社が2016年末に出したAIプラットフォーム。データの探索から機械学習まで、幅広くデータ分析することができるという。
今回の研究では、「SAS Viya」を活用して超音波画像を自動診断するシステムを作成し、その精度および有用性について検討することを目指すとしている。
今回の研究を進めていくにあたって、SASは同社製品の学術研究での活用と教育機関における人材育成に向けた取り組み、また、同社の推進するデータを活用した人道支援・社会支援の取り組みであるData for Goodの一環として、東北大学にSAS Viyaソフトウェアおよび利用機材と技術的支援を提供し、研究をバックアップするという。
負担軽減、医療費削減に期待
ディープ・ラーニングによる自動診断が実用化すれば、画像診断の際の医師の負担軽減だけでなく、偽陽性による無用な侵襲的検査や患者の心理的負担を回避できるようになり、医療費の削減にもつながることが期待される。
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