皮膚がん、その恐ろしさ

皮膚がんはがんの中でも最も一般的なタイプであり、腫瘍内科の分野でも最も危険性が高いとされている。皮膚がんは、屋外でスポーツをしている人や、頻繁に太陽にさらされている人に多く見られるほか、 放射線治療やがんの原因となる物質（ヒ素の摂取など）への曝露が原因で数年後に発症する場合もある。

皮膚腫瘍の早期診断に一般的に使用されている方法の中に「ABCDE法」がある。ABCDE法は、皮膚科医や腫瘍医による「視覚的」な調査に基づいており、侵襲性がなく、実行が非常に容易であるという利点がある。しかし、このアプローチは、臨床医の主観性に影響され、感度・特異性の低さの問題を抱えている。

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そこで、こんな研究を紹介したいと思う。

イタリアにあるカニッツァーロ病院のFrancesco Rundoら研究者は、皮膚がんの診断における臨床医の主観性や感度・特異性の低さという課題に着目し、皮膚鏡画像の解析に基づいて、リスクの低い病変（良性病変やがん進行リスクの低い病変）とリスクの高い病変（がん進行リスクの高い病変）を分類するディープラーニングパイプラインを提案した。

結果、どのような性能を発揮しただろうか？続きを読んでみてほしい。

皮膚がんの早期診断にディープラーニングを活用

まずFrancesco Rundoらの研究におけるミッション・手法・結果は以下の通りだ。