この機械学習システムは、乳がんの最大の危険因子の 1 つを検出します

スペイン対がん協会によると、スペインでは毎年約2万6000人が新たに乳がんと診断されており、これは女性の腫瘍の30％を占めるという。幸いなことに、 診断技術と治療の両方における改良の発展により、生存率は診断後 5 年で約 83% と非常に高くなりました。しかし、これらの数字の達成は、がんが適時に検出され、できるだけ早く治療を開始できる場合にのみ可能です。

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このため、最も普及している診断技術はマンモグラフィーであり、 X 線で撮影した乳房の画像から構成されます。しかし、腫瘍の検出がこれらの検査の唯一の目的ではありません。たとえば、密度に基づいて乳房組織を分類するためにも使用されます。高密度の乳房組織はがんの危険因子であると考えられていますが、一方では腫瘍の視覚化がより複雑になり診断が困難になるためです。一方で、その理由はよくわかっていませんが、それに罹患する可能性が高まることが検出されているためです。

問題は、乳房組織の種類の決定が放射線科医の主観に依存することが多く、誤った診断が行われる可能性があることです。これらの専門家にさらなる支援を提供するために、 MITとマサチューセッツ総合病院の科学者チームは、この組織を 1 秒未満で高い信頼性で分類できる機械学習システムを開発しました。

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高密度組織とは何ですか?また、それはどのように決定されるのでしょうか?

乳房組織は、乳腺、乳管、および緻密組織としてよく知られる支持組織、および非緻密組織とも呼ばれる脂肪組織といういくつかの構成要素で構成されています。これらの各成分の割合に基づいて、乳房組織は脂肪 (A)、分散 (B)、不均一 (C)、密集 (D)の 4 つのグループに分類できます。女性は、最後の 2 つのグループのいずれかに属する場合、組織が緻密であると見なされます。しかし、それはどのように検出されるのでしょうか?

通常、マンモグラフィーでは、密集した組織は、濃い白っぽい斑点を伴う一連の太い白い線として見られます。これらの斑点を通してよく見えず、さらに腫瘍も白く見えるため、まさにこれががんの診断を困難にする理由です。一方、脂肪組織は灰色の細かい線が特徴です。

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乳房組織がどのタイプであるかを患者の病歴に含めることは重要です。これにより、マンモグラフィーに疑いがある場合にさらなる検査が必要かどうかがわかります。通常、放射線科医によって分析されますが、その結論は人や時代によって大きく異なる場合があります。

自動化されたセカンドオピニオン

このシステムは、ジャーナルRadiologyで説明されたばかりで、高密度の乳房組織に関連する信号を検出するように訓練された畳み込みニューラル ネットワークで構成されています。研究者らはトレーニングのために、2009 年から 2011 年の間に実施された41,000 件のマンモグラフィーを無作為に選択しました。専門の放射線科医の判断によれば、そのうち 40% がタイプ C または D に分類される可能性がありました。これらの専門家の診断に基づいてシステムがトレーニングされた後、その有効性が 8,600 件の異なるマンモグラムでテストされ、非常に良好な結果が得られました。

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ついに、マサチューセッツ総合病院の臨床現場で使用され始めました。この装置の目的は、アルゴリズムがマンモグラムを評価し、その結果が放射線科医に渡され、放射線科医が結果を受け入れるか拒否できるようにすることです。このようにして二重診断が行われるため、エラーがさらに複雑になります。実際、1 月から 5 月の間に分析された 10,000 件のマンモグラフィーのうち、 90%が放射線科医の視覚と一致したため、有効性は非常に良好であると考えられます。

このタイプのシステムが実際の患者に使用されたのは初めてであり、得られた良好な結果により、研究者は他の病院でもこのシステムを導入することを試みています。その設置は非常に安価かつ簡単であり、乳がんの予防にとって非常に重要な診断をより安全なものにするでしょう。このような場合、いかなる確認措置も歓迎します。