Alphabet子会社DeepMindと慈恵医大病院、乳がん画像診断で共同研究
2018年10月4日、東京慈恵会医科大学附属病院は、Googleを中核に持つAlpabetの子会社でAI事業を行うDeepMindと、5年間の医学研究パートナーシップを締結したと発表した。DeepMindが英国で参画する乳がん早期発見の研究プログラムに、病院が持つマンモグラフィー画像などを提供し共同解析する。
匿名化したマンモグラフィー画像など約3万人分が対象
乳がんのスクリーニング精度の改善は、多くの医療者が認識している全世界における長年の課題だ。多く使われるのはマンモグラフィー（乳房X線検査）だが、毎年数千の症例が見落とされ、そのうちの30%が検査の間に進行する「中間期がん」であることが分かっている。毎年、世界中で 160万以上の女性が乳がんと診断され、50万人が命を落とすとされている。日本でも14,000人を越える女性が乳がんにより亡くなっている（2016年、人口動態統計による）。
今回、慈恵医大病院が、DeepMindも参画中のインペリアル・カレッジ・ロンドン（Cancer Research UK Imperial Centre ）主導の研究に参加し、2007年から 2018 年にかけ同病院で撮影された約30,000人の女性のマンモグラフィ画像を提供。UK OPTIMAM （英国）が保有するマンモグラフィデータベースに保管されているデータと合わせてAI技術による解析を行い、AI技術が現在のスクリーニング技術よりも効果的にX線画像上でがん性組織の兆候を検出できるか検討する。また同病院からは、マンモグラフィー画像解析の精度向上を目的に、約30,000人の女性の乳房超音波検査画像、および約3,500の乳房MRIスキャン画像も提供される。いずれの画像も慈恵医大が提供する時点で匿名化した上で、各研究機関に共有する。
DeepMindの臨床研究主任であるドミニク・キング氏は今回の共同研究について、「医療の世界において、特定グループ間に遺伝的および生物学的な相違があることは当然で、患者のケアにも大きな影響を与える。マンモグラフィの分野では、人種（民族）によって乳腺濃度にかなりの変動があることがわかっており、これらの違いがAIシステムに反映されなければ、乳がんを正しく検出できなかったり見逃すといった結果を招く可能性がある。英国と日本の代表的なデータセットを用いてアルゴリズムを訓練する方法は、バイアスを克服するための有効な手段の一つであると考えている」と述べた。