　東北大学は2018年4月9日、SAS Institute Japan（SAS）の「SAS Viya」を採用し、乳がん診断の補助として、深層学習を用いた乳房エコー画像内の腫瘤注の識別を目的とした研究を開始したと発表した。同大学大学院医学系研究科教授の山口拓洋氏らの研究グループがSASと協力して行い、乳房エコー検査の自動診断の実用化を目指す。

　研究グループは、エコー画像の読影に深層学習の技術を活用することを検討。そこで、画像を認識して高精度で分類・推論できる深層学習の手法CNNに注目した。CNNは対象の識別に有効な特徴量を学習によって自動的に獲得する点が特徴で、多様な特徴を示す乳がんの病変への診断応用に適すると考えられる。

　そこで、CNNの実装が可能なSAS Viyaを採用し、超音波画像を自動診断するシステムを作成。その精度および有用性について検討する。SAS Viyaは、データの探索から機械学習までデータ分析ができるAI（人工知能）プラットフォームだ。

　乳房エコー検査では、技師や医師の主観や経験に依存しがちであり、読影による負担の増加が課題となっている。乳がんの主要な画像所見である病変は、良性と悪性の判別が難しい場合も多く、より正確に判定できる技術が求められている。

　深層学習による自動診断が実用化すれば、画像診断の際に医師の負担を軽減し、さらに、偽陽性による無用な侵襲的検査や患者の心理的負担を回避できる。医療費の削減にもつながることが期待される。

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