「ピンクキラー」指名手配ポスター、乳房X線写真の読影能力は医師に匹敵するAI

世界保健機関の統計によると、2020年には世界中で230万人が新たに乳がんを発症し、すべてのがんの中で第1位となり、肺がんを抜いて第1位のがんとなった。

しかし、早期に発見し、速やかに治療して、腫瘍が転移する前に癌細胞を殺すことができれば、乳癌による死亡率は大幅に低下する可能性があります。現在、乳がんの初期スクリーニングに一般的に使用されている方法は乳房X線検査であり、その後、医師はX線フィルムを分析および検査して乳房の健康状態を判断します。しかし、検討プロセスには多くの時間がかかり、他の患者の治療にも影響を及ぼします。
この目的のために、英国ノッティンガム大学の研究者らは、市販のAIと医師の乳房X線写真の読影能力を比較し、臨床医学におけるAIの応用に関する新たなアイデアを提供した。

著者 |雪才

編集者 |三匹の羊、鉄塔

この記事はHyperAI WeChatパブリックプラットフォームで最初に公開されました〜

アメリカがん協会の統計によると、2022年にアメリカの女性の間で新たにがんを発症する人の数は約93万人で、そのうち約29万人が新たに乳がんを発症し、31％を占めるという。同時に、乳がんはがんによる死亡者の15％を占め、肺がんに次いで2番目に多い。

図1: 2022年の米国における新規がん症例数（上）とがんによる死亡数（下）

中国では、乳がんは21世紀の女性患者の間で最も一般的ながんであり、新規患者数は毎年増加しています。

図2：2000年から2016年までの中国女性における新規癌症例数（灰色は乳癌症例を表す）

乳がんは、異常な乳房細胞が制御不能に増殖し、腫瘍を形成する病気です。適切なタイミングで介入しなければ、腫瘍は転移して広がり、最終的には生命を危険にさらすことになります。しかし、がんの早期段階で局所腫瘍を発見し、治療を開始できれば、がんの5年生存率は99％に達する可能性があります。

現在、病院では一般的にマンモグラフィーによる乳がんの初期検査を行っています。しかし、最初のスクリーニングで偽陽性が発生する可能性があり、がんではない患者に不必要な検査が行われることになります。治療漏れが発生し、患者にとって最適な治療時期が遅れる可能性もあります。

そのため、多くのヨーロッパ諸国では​​、偽陽性の症例をできるだけ排除するためにマンモグラムを見直しています。この方法は効果的で、偽陽性を減らしながら癌検出率を6%～15%向上させます。

しかし、X 線の読み取りと評価にはかなりの時間がかかります。医師と患者の比率が低い地域では、X線検査は医師の時間を奪うだけでなく、他の患者の早期スクリーニングにも影響を及ぼします。

AIの応用により医師の負担は部分的に軽減されました。しかし、生命や健康の評価をAIに任せるのは危険だと思われます。この点について、英国ノッティンガム大学のヤン・チェン教授は「AIを臨床医学に応用することへの圧力は大きいが、女性の健康を守るためにはうまくやっていく必要がある」と語った。

この目的のために、ヤン・チェン氏のチームは、市販の AI ルニットの精度とマンモグラムを読影する医師の精度を比較しました。 **結果は、Lunit のマンモグラム分析能力が人間の医師の能力に匹敵することを示しています。 **この結果は「Radiology」に掲載されました。

論文リンク:

https://pubs.rsna.org/doi/10.1148/radiol.223299#_i13

実験手順

データセット: PERFORMS データセット

この研究では、モデルのテスト セットとして 2 セットの PERFORMS データ セットを選択しました。各 PERFORMS データセットは、悪性腫瘍 (約 35%)、良性腫瘍、および正常な結果を含む 60 枚の困難な X 線画像で構成されています。 PERFORMS データセットは、過去 30 年間にわたり、英国国民保健サービス乳がん検診プログラム (NHSBSP) の医師の入所テストおよび定期評価に使用されてきました。

評価基準: 採点+スコアリング

X 線を分析する際、医師は疑わしい箇所に印を付け、最終的に正常、良性、不明、疑わしい、悪性に対応する 1 ～ 5 の評価を下します。

AI は、X 線の各特徴の疑わしさを 1 ～ 100 のスケールで評価し、最も高いスコアが X 線全体のスコアとみなされます。疑わしい特徴がない場合は0点とみなされます。

図3: 医師とAIによる乳房X線画像の分析

A: 青い矢印は直径 8 mm の未知の腫瘤を示しており、後に組織学的グレード 2 の乳管癌と特定されました。

B: 赤い十字は AI によって発見された異常な特徴で、青い点は分析中に医師がマークした疑わしい領域です。

比較結果: 特異度 + 感度

コンテストには合計552人の医師が参加し、NHSBSPの総数の68%を占め、放射線科医315人、放射線技師206人、臨床医31人が含まれていました。

2 つの PERFORMS データ セットを分析した結果、161 件のマンモグラムが正常、70 件が悪性腫瘍、9 件が良性であると結論付けられました。悪性腫瘍の一般的な特徴としては、腫瘤（64.3%）、石灰化（12.9%）、非対称性（11.4%）、構造的歪み（11.4%）が挙げられ、平均病変サイズは15.5 ± 9.2 mmでした。

表1: PERFORMSデータセットの結果

ヒトグループの平均 AUC は 0.88 でした。 AI群のAUCは0.93で、ヒト群の96.8パーセンタイルに相当しましたが、2つの群のAUCに有意差はありませんでした。

図4: 医師グループのAUCヒストグラムとAIのAUC（黄色の線）

ヒトグループの平均感度と特異度はそれぞれ 90% と 76% でした。開発者が推奨する閾値では、 AI の感度と特異度はそれぞれ 84% と 89% でした。

表2: 異なる閾値での医師グループとAIの判定結果

TP: 真陽性;

FP: 偽陽性;

TN: 真陰性;

FN: 偽陰性;

感度 = TP / 陽性者総数;

特異度 = TN / 陰性の総数。

AI の ROC 曲線では、医師の 52% が曲線を上回り、36% が曲線を下回り、12% が ROC 曲線と一致したパフォーマンスを示しました。

図5: AIのROC曲線。青い点は異なる医師のパフォーマンスを示す。

AI閾値が3.06のとき、AIの感度は医師の感度と一致し、63個の悪性腫瘍を検出し、見逃したのは7個のみでした。このとき、AIの特異度は医師のそれと有意な差はありませんでした。

閾値を2.91に設定すると、AIは医師グループと一貫した特異度を持ち、感度は91%でした。上記の結果は、乳房X線写真を分析する際のLunitのAIの感度と特異性が人間の医師のそれに匹敵することを示しています。

図6: 異なる閾値がAIの判断結果に与える影響

A: 青い矢印は非対称の領域を示しており、後に組織学的グレード 2 の乳管癌と特定されました。

B: AI閾値が2.91で、最終的に赤十字が真陽性と識別された場合の検出結果。

C: AI閾値が3.06のときの検査結果では、明らかな異常な特徴は見つかりませんでした。

ヤン・チェン教授は「この研究結果はAIによる検診の強力な証拠となり、AIによるマンモグラムの分析レベルが人間の医師と同等であることを示している」と述べた。

乳がん：隠れたピンクの殺人者

2021年2月4日の世界対がんデーに、世界保健機関（WHO）傘下の国際がん研究機関は、昨年の乳がん新規症例数が230万件で全体の11.7％を占め、初めて肺がん新規症例数を上回り、「隠れたピンクのキラー」となったと発表した。

同時に、乳がんの発生率が最も高いのは高所得国の女性である一方、中低所得国の女性の発生率は大幅に低くなっています。さらに、乳がんの約0.5～1％は男性に発生します。

しかし、乳がん自体の死亡率は高くありません。 2016年から2020年にかけて、乳がんと診断され生き延びた女性は800万人に上り、これは他のどのがんよりも多い数字です。

現在、WHOは、早期発見、適切な時期の診断、包括的な乳がん管理を通じて、世界中の乳がんによる死亡者数を減らすことを目指し、世界乳がんアクションを世界中で推進しています。

図7: AI支援による乳がん検診

AIは乳がんの初期スクリーニングの強力なツールとして、乳がんの初期の特徴をタイムリーに検出し、「ピンクキラー」を未然に防ぐことが期待されています。しかし、環境の変化やアルゴリズム自体の変化が影響を及ぼし続け、時間の経過とともに AI の感度と特異性が低下するため、臨床現場で AI を大規模に推進するには時期尚早である可能性があります。

ヤン・チェン教授はまた、「AIが臨床応用されると、それを継続的に評価し監視する仕組みが必要だ」と考えています。現在、世界中の研究チームがAIの検出結果を評価しており、満足のいく結果を得ています。将来的には、効率的な AI と健全な規制メカニズムの助けにより、あらゆる種類の病気は「隠れる場所」がなくなり、私たちの健康はより安定して守られるようになるでしょう。

参考リンク:

[1]https://acsjournals.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.3322/caac.21708

[2]https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2667005422000047

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