マンモグラムを用いた乳がんの成長予測による検診の受診勧奨および早期発見の実現

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本研究の目的は、マンモグラムを入力としたデータ診断AIによって乳がんの成長予測を行い、検診の受診勧奨を行う最適化システムを開発することである。本年度は、マンモグラムおよび臨床データのデータベース構築と乳がんの成長予測AIアルゴリズムの構築と評価を行った。データベースの構築では、研究協力機関の正常症例と乳がん症例に対し、患者ごとにデータを整理した。乳がん症例に対しては、どの時点で癌が発見されたかの紐づけも行った。乳がんの成長予測AIアルゴリズムの構築と評価では、構築したデータベースに基づき、マンモグラムを入力情報とした、乳がんの成長を予測する回帰型のDeep Learning技術の開発を行った。まずは、予測因子として乳腺領域の濃度の上昇を予測するために、正常症例のマンモグラムを入力とし、乳腺量を推定するAIの開発を行った。また、精度向上を目的として、正常症例のマンモグラムに臨床データを入力情報に加えて、乳腺の量を推定するAIの開発にも取り組んでいる。構築したデータベースにおいて、本AIを用いた乳がんの成長予測を確認するための臨床評価にも着手している。