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最終更新日：2020/06/24

乳がんの初期病症とされる「異型乳管過形成（ADH）」が乳がんに成長してしまうかどうか、AIが判断できるという研究結果が発表された。
逆に言えば、良性で済むことも明らかにできるというわけだ。

異型乳管過形成（ADH）とは：
乳管・小葉内に均質な異型上皮細胞が増殖する病変であり，質的，量的に定義されている。質的には，低異型度DCISに類似した組織・細胞形態を示す。
参考：日本乳癌学会

その精度は、悪性症例を98%で識別するというものだ。

その識別能力によって、良性病変での不要な手術から16%の女性を救うことができるかもしれない。

良性も切除されている現状に立ち向かえ

異型乳管過形成（ADH）が現れていること、それは女性にとっては乳がんリスクが4〜5倍高いことを意味する。

「放射性医療診断における現在の問題点」という論文によると、95%の乳房イメージャーは、発見したすべてのADH症例に対して外科的切除推奨しているという。

しかしそれは本来ならば過剰診断である。

切除手術をうけた女性は心理的なショックを体験して長い時間をかけて立ち直る必要があるし、手術には費用もかかるからだ。

今回開発されたAIによって、「そのADHは良性です」と指摘される割合は16%に及び、その数だけの女性が救われるという。

※良性と判断された場合は、ホルモン療法などが、外科的切除の代わりになる。

悲劇を救う機械学習モデルの開発に着手

研究者らは2011年〜2017年に手術を受けた女性124人から128の病変を評価した。

そして異なる手法で６種類の機械学習モデルを開発した。

Tips:
機械学習モデルの開発において、異なる訓練法で数種類のモデルを生成し、精度を比較するのが方法論が取られる場合が多い。

手法は以下の通り。

• 勾配ブーストツリー　（最高の精度）
• ランダムフォレスト　（最高の精度）
• ラジアルサポートベクターマシン（SVM）
• 加重K最近傍（KNN）
• ロジスティック弾性ネット
• ロジスティック回帰

外科的な生検において、ランダムフォレストは悪性腫瘍の98%を診断することができることがわかった。

「ADHを診断された女性のストレス、費用、副作用・・・。それらを解決する、および意思決定を助けられるアプローチとして、AIは有望な存在だろう」

そう研究者は語った。

原文：AI detects high-risk breast lesions with accuracy

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