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タイトルの修正が必要だと思います。

これは、乳がんの「発症」を5年前に予測できるツールではありません。人間の目なら見逃していた画像上のわずかな変化を捉え、「この変化は乳がんだ」と予測し、早期発見ができるツールのようです。

「発症」を予測するためには、放射線画像ではなく、将来的には遺伝子検査ではないでしょうか。今はまだ、占いに頼るしかありません。

元の記事の英語はcan predict breast cancerとなっていますから誤りはないですが、日本語は誤解を招くタイトルです。対訳としては必ずしも誤りではないと思いますが、言語が変わると対訳が大きな誤解を生む好例だと思いました。

渡辺さんや高橋くんがすでにコメントされていますが、AIと放射線画像の相性は非常に良く、近似した報告は今後も数多く出てくるものと思います。
渡辺 哲雄さんのコメントに触発されて。

dense breast (高濃度乳腺)について、丁度私が人工知能学会の大会で座長をしたセッションで面白い発表がありましたのでご紹介。

[1P4-J-10-02] マンモグラフィのdense breastの自動定量化に関する検討
https://confit.atlas.jp/guide/event/jsai2019/subject/1P4-J-10-02/tables?cryptoId=
>"今回のMITツールは、データから深層学習を使って、一見してそれとはっきり分からない、そして医師でも識別できないパターンを特定する"

ならば、サムネには誰がみても異常が分かる画像ではなく、"一見してそれとはっきり分からない"画像を出して欲しかったです。

ちなみに、日本人女性の40才以下の多くがdense breast (高濃度乳腺)で、このサムネの画像とは違って病変がわかりにくいです。乳癌検診を受けて結果の所にそういう記載があれば、病変が隠れてよく見えていない可能性があるので超音波を受けましょう。(じゃあ、最初から超音波を受ければいいではないかとなりますが、月経周期があると、こちらも悩ましい所見が多く…)

(そもそも、40才以下が痛いマンモグラフィーを受けねばならないかどうかは議論があるところです。乳癌の家族歴があれば必要でしょう。)
画像読影技術を用いた自動読影システムには多くの企業が挑戦していますが、3Dの構造を2Dに落とし込んでいるため、まだまだ高精度な読影技術に至っていません。

今回の技術も同じで、どの程度の性能になるかが非常に重要です。

人間の能力を超えるためには機械学習だけでは達成できないという話をよく聞きます。また、教師画像を正しく選別するプロセスに人間が介入することによって集められた教師画像に問題がある可能性が出てきます。

いかに正しい教師画像が集められるか。どの程度のスピードで多くの画像を集められるか。

今後の報告が楽しみです。
これからの診断の方向になっていくのだろう。このよう画像診断はAIの強いところだ。

この場合は「早期診断の可能性」で、「5年前に予測する」のではないですね。

ちょっと思ったのだが、私たちが厚生労働省で始めた「戦略研究」というものがある。そこで取り上げた一つに「乳がん」の「エコーによる早期診断」というテーマの臨床研究があった。

これは東北大学の辻 一郎教授を中心に展開した研究なのだが、途中で2011年3月の東日本大震災が起こり、いくつもデータは失われたのだが、最終的には十分な方たちからのデータが集まられ、分析されている。

このデータなどはつかえないのか、ちょっと問い合わせなくてはいけないな、と思った。

新しい研究計画を考えるまえに、どこかに使えるデータがあるかもしれない、とすぐ考えてみることは大事ですね。
発症の予測ではなく、超早期発見ですよね。

早期発見で対処できるのはよいのですが、その後の処置をどうするか?が課題として残りますよね。

できれば発症の予防ができれば最高ですが、超早期に発見できれば、その時点で根絶できる治療法がみつかれば、それでもいいですね。

いずれにしても、悲しい思いをする人が一人でも減るよう、技術で解決できる部分は、どんどん進めるべきだと思います。

アフリカ系米人でも試行されているようですが、アジア系もサンプルに入れてほしいですよね。
すごいなぁ
人間の目で判断するのは難しそう
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