【精度は医師以上】乳癌の早期発見を人工知能の力で実現したい！

 

 

皆さんにたくさんの応援をいただき、達成まであと少しのところまで進んでまりました。本日23時までに目標金額に到達しないと、みなさまの応援・ご支援を受け取れなくなってしまいます。残り数時間。最後まで応援を宜しくお願い致します！

 

＊銀行のお振込は本日15時までとなっております。ご注意くださいませ。クレジットカードでのご支援は23:00まで受け付けております。

 

 

 

はじめまして、大阪市立大学の放射線科医の植田大樹です。
みなさんにあまり馴染みがないと思うのですが、私たち放射線科医はレントゲン、CT、MRIなどの画像から病気を診断しています。

その中でわたしは、臨床現場で読影業務も行いながら、人工知能による乳がん検診画像(マンモグラフィ)の診断補助アルゴリズムの研究開発を行っています。

私は放射線科医であり、内科医や外科医のように前線に立って治療に当たることはまれですが、前線の医師たちを画像を通してサポートすることで、患者さんのために役に立ちたいという気持ちは同じです。

 

旧友が乳がんになってしまったこと、もともと予防医療にたずさわりたいと思っていたこととが相まって、検診画像(マンモグラフィ)による乳がんの早期診断の研究をはじめました。

今まで、３万枚を超える画像(マンモグラフィ)を、人工知能をもちいて解析してまいりました。その成果として、現時点での診断精度は９０％を超えました。

 

９０％の精度は検診画像(マンモグラフィ)の読影医と同等もしくはそれ以上のレベルです。

今まで世界には様々な報告がありますが、世界最高レベルの精度となりました。

この研究成果は、２０１８年４月の日本放射線学会総会にて発表致します。

 

もちろん人工知能のみで自動診断をするという意味ではなく、放射線科医をはじめとする画像診断医(読影医)が人工知能のサポートでより正確な診断ができるようになることを目指しています。

 

今回の人工知能のアルゴリズムのサポートをもって、患者さんもより高い精度の診断結果をえることができ、読影医も自分の診断にさらなる自信を持てたり考え直すきっかけになるようなアルゴリズムの完成を目指しています。

人工知能で患者さんも医師も安心できる乳がん検診を実現します。

 

 

 

 

病気を治療することが、医師の仕事です。

「目の前のこの人を治療したい」

その想いが大きな原動力となります。

 

それが私の場合は、旧友の乳がんでした。

彼女は若くして乳がんになりました。片側の乳房摘出が施行されました。

乳がんは彼女の体と心を傷つけました。

まわりの家族はもちろん、わたしを含めた知人たちもつらい想いをしました。
 

 

「なぜ、彼女に……」

 

どこへぶつけることもできない漠然とした怒りや不安を覚えました。

この体験がきっかけとなり、検診画像(マンモグラフィ)による乳がんの早期診断の研究をはじめました。

 

乳がんは女性のがんの中で第１位の罹患率です。

その早期診断のための乳がん検診(マンモグラフィ)は、全世界で推奨され非常によい検査です。また、定期的な検査も推奨されているので、マンモグラフィは膨大な検査件数になります。

 

さらに、読影医の立場から申しますと、マンモグラフィの読影はとても繊細です。

マンモグラフィで発見されるがんは、１mmの微細な石灰化しか認めないものや、左右のわずかな非対称性しか認めないものも数多くあります(例えば、下の図は微小な石灰化から乳がんと診断された一例です)。

 

 

そのため、読影の際には、マンモグラフィで左右の乳房を比較しながらすみずみまで読影する必要があります。

 

つまり、マンモグラフィは乳がんの罹患率の高さとその有用さによる検査数の多さはもちろん、検査自体の悪性所見の性質から、その読影は繊細な作業となり大変な時間を要するのです。

 

それゆえ(もちろんあってほしくはありませんが)、どうしても一定数の見逃しは発生します。

心苦しいのですが、見逃してしまうことを完全に防ぐ方法はなく、できるかぎりその可能性を低くすることしかできません。

実際の現場では、複数の読影医が確認したり、経時的な変化をみたりといった工夫がされています。

 

 

それでも、どうしても見逃しが防げないときがあります。

場合によっては医療不信につながることもあります。

私もかつては読影医を、医学を恨みました。

 

しかし読影医となった今、読影自体の難しさも理解できるようになりました。

また、読影医ももちろん早く発見したい気持ちは一緒であることも理解しました。

乳がんを早くみつけてよりよい医療につなげる、という点において患者さんも読影医も共通しているのです。
 

当然ではありますが、どの読影医も見逃したくないのです。

 

 

少しでも患者さんのよりよい診断につなげ、読影医の負担も軽減したい。

そんな想いで、黙々とアルゴリズムを制作してまいりました。

初めは、何の見込みもないまま着手しました。
日々アップデートされる技術的な論文を学びつつ、コンピュータに向き合い、画像処理を施しては人工知能のプログラムを改変していきました。

夏は仲間と共に合宿を行い、朝から晩まで日々精度向上に勤めました。

冬はコンピュータが９０度近くになるので、冷却のために窓を空けて震えながら研究しました。

 

３万枚を超える画像(マンモグラフィ)を何十回何百回と、ネットワークを調整しながら最適なアルゴリズムを探してきました。

その末に、ようやく１つのアルゴリズムが完成しました。

それが読影精度が９０％を超え、読影医に匹敵するもしくはそれ以上の読影精度を持つ今回のアルゴリズムでした。

これは現時点で、世界最高レベルです。

 

この研究成果を認めていただいたので、２０１８年４月の日本放射線学会総会にて発表させていただけることになりました。

 

 

人工知能で患者さんも医師も安心できる乳がん検診を広く届けたいと考えています。
そのため異例ではありますが、アルゴリズムの無料公開(オープンソース化)することに決めました。

 

無料公開することで導入される医療機関が増えます。

また、公開したことでアルゴリズムの仕組みを誰でも見ることができます。
見るだけではなく、応用や改変が可能になり、よりよいアルゴリズムを一緒に作り上げることができます。

通常の研究成果は知財や特許の権利により、研究者に利益が還元されます。
その権利の一部とひきかえに研究に必要な資金の支援を受けることができます。

今回、無料公開することでわたしたちは権利を放棄することになります。

そこで、今回クラウドファンディングを実施させていただきました。

現時点でのアルゴリズムでも、試行錯誤の末、乳がんの高い診断精度を達成していますが、現在のコンピュータではGPUメモリの性能に限界があります。

そこで、比較的小規模なプログラムと圧縮率の高いマンモグラフィ画像を使用して実験を行っています。

アルゴリズムの汎用性を高め、精度を改善するために処理能力の高いコンピュータが必要です。

画像を解析するときにはGPU(Graphics Processing Unit)の性能が大事ですが、
ディープラーニング用のコンピュータに搭載されるGPUは１枚で３５万円程度と、とても高価です。

この処理性能が高く、高価なGPUが３枚以上搭載されたコンピュータが必要です。

今回支援いただいた資金は、このコンピュータ購入に使用します。

 

乳がんという疾患、画像解析、ディープラーニングに関わるみなさま、ぜひご支援下さい。何卒よろしくお願い致します。

 

 

まずは、２０１８年４月に放射線学会で本プロジェクトの発表をさせていただきます。

 

次に、５月にクラウドファンディングが終わります。目標金額に達成できればその全額を新しいコンピュータの購入に当てさせていただきます。

７月に資金を頂けますので、そこからコンピュータを購入します。

そして、コンピュータが手元に届いてから２ヶ月以内にアルゴリズムの最終調整をさせていただきます。

 

そして最終調整が終わりましたら一度、アルゴリズムがどのように調整されたかをpdfやHP等で報告させていただきます。

その後、臨床試験に使用目的と使用機関を限定いたしまして、アルゴリズムを開示します。

 

最終的には、臨床試験などで有効性の確認が取れた時点で、完全なオープンソースにさせていただきます。

 

 

ご支援を頂けた方には、大阪市立大学の私たち人工知能研究会より、ささいではありますがリターンを用意させて頂いています。

 

・ディープラーニング報告勉強会について

徐々にディープラーニングの応用が浸透しつつはありますが、まだまだ「ディープラーニング x 医療」は始まったばかりです。ディープラーニングの応用された医学系の論文もまだまだ散見される程度です。今回のAI診断を応援していただけた方はもちろん、そもそもディープラーニングを深く知りたい方、医療へのディープラーニングの応用による近い未来を知りたい方、医療分野へのビジネス展開をしていたり今後してきたい方や企業に適した会です。

 

内容

30分程度: ディープラーニングの基本(エンジニアより)

30分程度: AIによるマンモグラフィの自動診断補助システムの成果(植田医師より)

60分程度: 懇親会 ※リターンの懇親会参加券が必要です

 

日時: 2019年を予定(後日ご連絡致します)

会場: 大阪市立大学を予定(東京の参加の方がいらっしゃる場合は映像配信や東京の会場も考慮)

 

・ソースコードへのクレジットについて

ご支援頂けた方は、ソースコードにお名前をクレジットさせていただきます。企業様は、企業名でも可能です。

 

・講演会について

※講演会自体を営利目的には用いれません。

①植田医師は人工知能のエンジニアでもあります。今後の「医療x人工知能」の世界について、最前線にいる医師としてエンジニアとしての講演を行います。内容に関しては、相談可能です。

 

②今回の研究に携わったエンジニアがディープラーニングについての講演会を行います。実際に今も、企業に対してディープラーニングの講演会やハンズオンをしているエンジニアです。内容に関しては、相談可能です。

 

 

今回のプロジェクトは、診断補助システムの構築を目指すものです。

マンモグラフィにおける検診での大きな問題点の１つはその偽陽性率の高さです。

 

今回のアルゴリズムはその感度の高さだけではなく、特異度も高いという点が特筆すべき点であり、偽陽性率を下げることができる可能性も示唆されております。

 

今後、さらなる症例の収集や現場での検証は必要ですが、単に感度を上げるのみではなく、特異度にもこだわることで、偽陽性による患者さんへの不必要な検査や医的侵襲及び、QOL(クオリティー・オブ・ライフ)の低下を防げることを目指したいと考えています。

論文もpublishしますので、少々お待ち下さい。

 

 

【組織について】

 

Q: 実行者/実行団体どこになりますか？

 

本プロジェクトは、大阪市立大学附属病院放射線診断学・IVR学の植田大樹医師が主な研究者で、元学長である児玉隆夫先生を代表とした、合同会社ウェルネスオープンリビングラボ(通称: WOLL)の協力のもとに行われています。

 

>> WOLLについて(http://woll.co.jp/)

合同会社ウェルネスオープンリビングラボは、健康寿命を延伸するため、認知症などの健康科学関連の課題解決を目標に、１７社が結集した企業です。２０１７年７月には大阪市立大学と健康寿命延伸に関する包括連携協定を締結し、産学官民連携のオープンプラットフォームを形成し、様々な方法にて調達した事業資金により社会的課題を解決し、市民の健康増進と地域・産業の活性化を図ってまいります。

 

 

 

【クラウドファンディング実施理由について】

WOLLは、大学、企業、行政、住民が連携し、モノやサービス、行政施策等を共創しています。同事業を推進していくための資金は、企業からの支援が多くを占めていましたが、継続的な社会的課題解決のために、今後は交付金や住民からの支援も重要と考えています。

 

Q:支援先がWOLLになるのはなぜですか？

既存の仕組みではみなさまから広く直接特定の研究に対して支援いただくことが制度上難しかったのですが、WOLLが窓口となることで可能となるからです。

 

Q:資金の内訳はどのようになっていますか？

全額をコンピュータの購入に当てさせていただきます。

 

Q:法人で支援したいのですが、リターンの内容など相談可能ですか？

法人様で支援を検討していただいておれば、支援のリターンなどついての相談が可能ですので、お気軽にご連絡下さい。

 

問い合わせ先：

http://woll.co.jp/contact/