Development of artificial-intelligence skin disease classifier and digital biopsy by using deep learning

利用深度学习开发人工智能皮肤病分类器和数字活检

• 批准号: 21K08339
• 负责人: 藤澤 康弘
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: Ehime University (2022)University of Tsukuba (2021)
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21K08339/
• 关键词: 人工知能; 深層学習; 皮膚腫瘍; 分類; ディープラーニング

これまで検討を続けてきた皮膚病判別モデルの改良を行ってきたが，その性能評価のために皮膚科医や皮膚科医以外の医師による正答率の計算も行っている．その結果は皮膚科専門医による判定結果およびAIによる判別は皮膚科医以外の医師の判定と比較して有意に高かったと言うことである．これは今後の展開を考える上で非常に重要なデータとなる．というのもAI判別モデルの利用方法を考えたとき，二つの可能性がある．一つは専門医が見落とし予防に補助的に使う場合と，もう一つは皮膚科以外の医師ないし医療者が使用して皮膚科医に転送するかどうかを判断するスクリーニングという場合が考えられるからである．今回の結果からはいずれの目的も達することが出来る事が示されたと考える．疾患判別モデルについては構築したAIをスマホのブラウザ上で動作するようにエッジインテリジェンスシステム社の協力を仰ぎ，システム開発を行った．現時点ですでにレンタルサーバーを立ち上げてID/Passwordで管理されたシステムとしており，どこからでもアクセスが出来るようにしている．今後はこれを使用して実際のフィールドでの使用感やそもそものニーズを含めて検討を進めていく．また，皮膚科学会のナショナルデータベースを用いたプロジェクトも東京農工大学の清水研究室と共同で疾患判別モデルの更なる精度向上のためのデータベースのクリーニング作業を行っており，最適な学習が出来る様なデータベースの整備を進めた．これと並行して全体のデータの生合成についても検討を進めていく．AI開発におけるデータのクリーニングは非常に大きな問題となっており，皮膚科学会のナショナルデータベースの有用性を高めるためにも今後進めていく必要がある．

Beg を こ れ ま で 検 続 け て き た dermatosis discriminant モ デ ル の improved line を っ て き た が, そ の performance evaluation 価 の た め に dermatologist medical や dermatologist practice outside の physicians に よ る の is a rate calculation line も っ て い る. そ の results は dermatologist 専 door d に よ る determination results お よ び AI に よ る discriminant は dermatologist の outside の medical physicians determine と compare し て intentionally に high か っ た と said う こ と で あ る. In the future, を examination える will be で very に important なデ なデ タとなる タとなる タとなる. Youdaoplaceholder0 と う う う を う AI discrimination モデ を を application method を test えたと モデ, two <s:1> possibility がある. A つ は 専 door d が see fall と し to prevent に subsidies に makes と う situation, も う a つ は dermatologist outside の physicians な い し healer が use し て dermatologist medical に planning send す る か ど う か を judgment す る ス ク リ ー ニ ン グ と い う occasions が exam え ら れ る か ら で あ る. This time, the result of the <s:1> is とが ら ずれ ずれ ずれ ずれ ずれ ずれ the purpose of the <s:1> is する する とが とが and the る event が shows されたと that it is える. Illness discriminant モ デ ル に つ い て は build し た AI を ス マ ホ の ブ ラ ウ ザ で action on す る よ う に エ ッ ジ イ ン テ リ ジ ェ ン ス シ ス テ の ム club together を ぎ, シ ス テ ム open 発 を line っ た. Now point で す で に レ ン タ ル サ ー バ ー を stand on ち げ て ID/Password management さ で れ た シ ス テ ム と し て お り, ど こ か ら で も ア ク セ ス が out る よ う に し て い る. Future は こ れ を use し て be interstate の フ ィ ー ル ド で の use feeling や そ も そ も の ニ ー ズ を containing め て beg を 検 into め て い く. ま た, dermatologist learn の ナ シ ョ ナ ル デ ー タ ベ ー ス を with い た プ ロ ジ ェ ク ト も Tokyo の water a&m university laboratory と で disorders discriminant モ デ ル の more な る precision upward の た め の デ ー タ ベ ー ス の ク リ ー ニ ン グ line homework を っ て お り, study the optimal な が out る others な デ ー タ ベ ー ス の servicing を into め た. こ れ と parallel し て all の デ ー タ の biosynthesis に つ い て も beg を 検 into め て い く. AI open 発 に お け る デ ー タ の ク リ ー ニ ン グ は very big に き な problem と な っ て お り, dermatology institute の ナ シ ョ ナ ル デ ー タ ベ ー ス の usefulness を high め る た め に も into future め て い く necessary が あ る.

项目成果

人工知能(AI)と医療への応用について

关于人工智能（AI）和医疗应用

• 发表时间: 2022
• 作者: Utsunomiya A;Luong VH;Chino T;Oyama N;Matsushita T;Ishii N;Imai T;Hasegawa M;石井健;藤澤康弘
• 通讯作者: 藤澤康弘

Deep Neural Network for Early Image Diagnosis of Stevens-Johnson Syndrome/Toxic Epidermal Necrolysis

用于史蒂文斯-约翰逊综合征/中毒性表皮坏死松解症早期图像诊断的深度神经网络

• DOI: 10.1016/j.jaip.2021.09.014
• 发表时间: 2022
• 期刊: The Journal of Allergy and Clinical Immunology: In Practice
• 作者: Fujimoto Atsushi;Iwai Yuki;Ishikawa Takashi;Shinkuma Satoru;Shido Kosuke;Yamasaki Kenshi;Fujisawa Yasuhiro;Fujimoto Manabu;Muramatsu Shogo;Abe Riichiro
• 通讯作者: Abe Riichiro

皮膚科領域におけるAI開発について

关于皮肤科领域的AI发展

• 发表时间: 2022
• 作者: Nakatani-Kusakabe Minori;Yasuda Koubun;Tomura Michio;Nagai Makoto;Yamanishi Kiyofumi;Kuroda Etsushi;Kanazawa Nobuo;Imai Yasutomo;藤澤康弘
• 通讯作者: 藤澤康弘