[2P1-GS-10] AI応用：医療

[2P1-GS-10-03] CNN+transformerを用いた全自動超音波検査による自動診断の検討

〇井上 謙一¹ (1. 湘南記念病院 乳がんセンター)

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キーワード：乳癌、検診、超音波検査

[背景] 自動超音波検査装置である乳房用リング型超音波画像診断装置(リングエコー)をAIで自動判定させることで、ハンドヘルドエコーの問題点を解決する可能性を検討した。 [対象と方法] 原発性乳癌と診断された72症例を対象とした。乳癌が写っている画像917枚、正常画像3321枚のデータセットをCNNとtransformerを組み合わせたオリジナルAIを構築した上で学習させ、精度を検証した。 [結果] スライス画像単位で正診率85.9%、感度(=recall)87.9%、特異度85.3%、PPV(=precision)64.5%、NPV95.9%、AUC0.866、f1 score 0.744、症例単位で正診率78.6%、感度85.7%、特異度71.4%の精度を得た。 [考察] リングエコーで自動撮影することで検査の均一性や客観性といったハンドヘルドエコーの弱点を克服し、更にAIに学習、判定させることで撮影から診断まで全自動で行うシステムを構築した。このシステムを検診の場に用いることで検診システムの改善に寄与すると思われた。