MITとマサチューセッツ総合病院はたった1回だけのCTスキャンのデータを使って肺がんリスクを予測できる「Sybil」という深層学習モデルを発表した →マサチューセッツ工科大学ら、肺がんを発見できるAIシステム開発
注目すべきは、この病気は進行性であるということだ。つまり、多くの人は、最初は何の心配もない軽い症状から始まり、すぐに生命を脅かす病状に進行し、死に至る可能性があるのだ。幸い、肺がん患者の救済に焦点を当てた治療法は、この20年間で飛躍的に拡大した。とはいえ、がんの早期発見が、死亡率を大幅に減少させる唯一の手段であることに変わりはない。
最近登場したこの分野での注目すべき成果は、マサチューセッツ工科大学（MIT）とマサチューセッツ総合病院（MGH）が発表した、たった1回だけのCTスキャンのデータを使って肺がんリスクを予測できる「Sybil（シビル）」という深層学習モデルだ。この研究は、Journal of Clinical Oncology（臨床腫瘍学会誌）で正式に発表されたものだが「パーソナライズされた将来のがんリスク評価を行うツールを使うことで、最も恩恵を受けられる可能性の高い人にアプローチを集中させることができる」と論じている。この中で、研究責任者たちは「追加の年齢特性や臨床データを必要とすることなく、個人のリスクを予測するために、ボリュメトリックLDCT（低線量CT）データ全体を評価する深層学習モデルを構築できる」と主張している。
このモデルは「LDCT画像の中には、肺結節などの現在識別可能な特徴以上に、将来の肺がんリスクを予測できる情報も含まれている」という基本的な考えから出発している。こうして、開発者たちは「1回のLDCTスキャンから6年先までの肺がんリスクを予測する深層学習アルゴリズムを開発・検証し、その潜在的な臨床的影響を評価する」ことを目指した。
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