超音波検査画像を活用した卵巣がん
早期診断AIの開発

高精度の早期診断AIモデルを構築

卵巣がんは、画像検査や診察では良性と悪性の区別が難しく、手術前診断と手術後の病理検査の結果が相反することもあります。また腫瘍マーカー検査は、再発の早期発見に有効であっても、腫瘍の悪性度や進行具合の判定はできないため、画像検査などを組み合わせ、総合的に判定が行われることが一般的です。

そこで同社は、神戸市立医療センター中央市民病院産婦人科が保有する超音波検査画像とその病理検査画像による診断結果を教師データとし、画像認識AIアルゴリズムを学習させることで、超音波検査画像による卵巣がん早期診断AIモデルの構築を目指しました。

同病院産婦人科より提供された482症例の教師データを学習し、画像認識アルゴリズムを構築した結果、経験豊富な医師の正診率75〜80％程度に匹敵する精度を達成。さらに、画像認識悪性症例の見逃しが最も少ないモデルとしての調整も実施し、単一施設で比較的少ない症例数での学習精度の検証、学習・判定対象となるデータの画一化、情報セキュリティシステム（ISMS）の認証取得も行いました。

同社は今後も本システムの開発を継続し、将来的にはクラウドシステムとして神戸市内の医療機関に提供することを目指しています。さらには、各患者のデータをクラウドサーバに蓄積し、ビッグデータとして活用することで、市民の健康福祉増進と患者QOLの向上につなげたいと考えており、その実現に期待が高まります。