[2E1-GS-10] AIと応用：医療/臨床への応用Ⅲ

[2E1-GS-10-05] 胸部X線画像を用いたCOVID-19感染検出の人工知能モデル

〇不二樹 五郎^1,2,3、小寺 聡²、澤野 晋之介²、勝然 進²、篠原 宏樹²、松木 晃史³、田中 舞³、後藤 功³、星賀 正明¹ (1. 大阪医科薬科大学医学部循環器内科、2. 東京大学医学部附属病院循環器内科、3. 市立ひらかた病院)

キーワード：新型コロナウイルス感染症、胸部X線、畳み込みニューラルネットワーク、トランスフォーマー、転移学習

目的: 胸部Ｘ線画像からCOVID-19感染を検出する人工知能 (AI)モデルを複数作成し、AIモデルの性能評価および比較を行うこと。
方法: 自施設の胸部X線画像を使用しPCR検査の結果を正解ラベルとしてデータセットを作成した。それを畳み込みニューラルネットワーク (CNN)およびTransformerのモデルで学習させ、公開データセットで転移学習も行い性能評価および比較検討した。
結果: COVID-19陽性は214例、陰性は153例で、年齢は15-98歳(平均66.0歳)、男性208例、女性159例であった。AIモデルの性能はCNNを用いた転移学習モデルで正解率60.8%、area under the curve 0.664であった。CNNとTransformerでAIモデルの性能に有意差はなく、転移学習を行っても有意な性能向上は得られなかった。
結論: CNNやTransformerを使用し転移学習を取り入れても、自施設の胸部X線画像からCOVID-19感染を検出するAIモデルの性能は十分ではなかった。