人工知能による物体検出を用いた原発性悪性骨腫瘍X線読影システムの開発と臨床応用

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岡山大学病院、大阪国際がんセンター、金沢大学付属病院、水島中央病院の画像データは提供が完了している。現在保有する全データの95％以上の匿名化と提供が完了。追加で名古屋大学附属病院、国立がん研究センター中央病院を新たにデータ提供施設として迎えることとなり、追加学習データの加工を画像が得られ次第開始する。既に倫理委員会への変更申請は完了し、承認も得られている。既報モデルと同等の性能を有するモデルの作成に成功した。 感度・特異度共に90%以上あり、AUC: 0.975～0.989程度の性能を達成。既報モデルはPNGで作成したが、本モデルはDICOMでの開発を行った。U-netベースとした転移学習モデルで良好な成績を示した。しかしながら、正常骨に対する偽陽性の出現パターンに一定の傾向がなく、偽陽性対策の観点からは、YOLOv5をベースとした開発も考えている。ベースモデルの決定までの間は、追加データの学習をそれぞれのモデルへ行いながら、並行したモデル開発とする方針とする。2023年度内に最終的なモデルを確定する。骨外腫瘍、皮質骨病変、骨内腫瘍と３クラスにわけたアノテーションを行ったが、まとめて１クラスとした場合と、３クラスで比較したが、性能変化は有意なものがなかった。しかしながら、骨外病変はその存在は悪性の可能性が極めて高い特徴であり、アノテーションは3クラスで行う必要性を考えている。予定通り試験プロトコルを作成し、PMDAレギュラトリーサイエンス戦略相談事前面談を2022/12/14に行った。指摘項目について追記を行い、再度事前面談を指示されており、本中間評価の結果も踏まえて修正を行い、再度事前面談を行う予定である。申請予定の資料を別途提出行う。2023年度内に対面助言へ進む予定であり、2023年度内にプロトコルを確定する。