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脳動脈瘤の発見率
脳動脈瘤の発見率
脳卒中の原因となる脳動脈瘤、ＡＩが「確率９割超」で発見
東京大発のベンチャー企業「エルピクセル」（東京都）が、脳卒中の原因となる脳の血管のコブ（脳動脈瘤（りゅう））を、磁気共鳴画像装置（ＭＲＩ）などの画像から見つける人工知能（ＡＩ）を開発した。
先端技術の「ディープ・ラーニング（深層学習）」で発見率を９割超に高めたという。
同社は年内にも、病気の診断に深層学習を活用した国内初の医療用ソフトとして国に申請し、事業化を目指す。
新開発の画像診断支援ＡＩは、数秒間でコブの可能性が高い部分を判定し、コンピューター画面に赤く表示する。
機械が自動的に画像などの特徴をつかむ深層学習の手法を応用し、放射線科専門医の診断の特徴を学ばせた。
国内約１０施設の医療機関の協力を得て試験運用し、発見精度は９０％以上と実用レベルに達しているという。
日本脳ドック学会などによると、脳動脈瘤は３０歳以上の３％強に見られ、年間約１万２０００人が破裂による出血で死亡。
後遺症が残る患者も多く、破裂の危険性が高くなる直径５～７ミリ以上のコブを脳ドックなどで見つけて治療する必要がある。
通常は、放射線科医がＭＲＩなどの画像から、脳動脈瘤と血管表面にもとからある凹凸などと区別して診断する。
だが、人手がかかり、診断件数には限界があった。
青木茂樹・日本医学放射線学会副理事長（順天堂大教授）の話「人手不足の現場の助けになる技術だ。ただ、医学的に問題とならない脳動脈瘤もある。最終的な診断は医師に委ねるべきだ」
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【深層学習】脳の神経回路をモデルにしたＡＩ技術。
画像や音声、文章の認識精度を飛躍的に向上させ、スマートフォンの音声検索や、車の自動運転、囲碁のＡＩなどに幅広く活用されている。
〔ヨミドクター 2017.04.24〔読売新聞〕〕
