日本チーム、脂肪肝イメージでがんリスク予測にAIを活用

日本の研究者は、脂肪肝イメージからがん発症リスクを予測するディープラーニングモデルを開発したと発表した。

東京大学が率いる研究チームは、生検後7年以内に肝がんが発生した46人とそうでない639人から収集した脂肪肝組織のデジタル画像の一部を使用してこのモデルを作成しました。

人工知能アプリケーションプロジェクトのために、研究者は全国9つの医療機関で生体組織検査を受けた合計2,432人の患者からこれらの画像を収集しました。

研究者らは、このモデルが82.3％の精度でがん発症リスクを予測できることを実証し、これは生検ベースの手動分析の78.2％より高いと明らかにした。

また、AIは脂肪間の進行にもかかわらず、細胞の離型性と脂肪蓄積の減少をがんリスク要因と判断し、軽度の線維症ががんに発展する可能性が高いと予測した。

「胃と腸の粘膜生検を介して収集した画像を通じてがんの発症を予測するディープラーニングモデルを作成することも可能です。」

このチームの研究論文は、米国医学専門誌Journal of Hepatologyのオンライン版に掲載されました。