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

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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．