　研究では、子宮肉腫63例、子宮筋腫200例の術前MRI画像を用いて、ネットワークモデル「MobileNetV2」により深層学習と評価を実施した。その結果、90.3％という高い正診率が示された。放射線科専門医と放射線科専攻医の診断では、正診率はそれぞれ88.3％と80.1％で、ほぼ同程度の成績となった。

AIモデルの成績および放射線診断医による読影実験の成績［クリックで拡大］出所：東京大学医学部附属病院

　放射線科専門医と放射線科専攻医がAIモデルの判定結果が分かる状態で診断した場合、正診率はそれぞれ89.6％、92.3％に上昇した。このことから、AIモデルが診断をサポートする役割を担える可能性が示された。

AIモデルの診断補助効果（a）正診率（Accuracy）、（b）感度（Sensitivity）、（c）特異度（Specificity）。S-Avg.＝放射線科専門医群成績の平均値、P-Avg.＝放射線科専攻医群成績の平均値［クリックで拡大］出所：東京大学医学部附属病院

　診断補助としてAIモデルを利用した場合、感度は放射線科専門医で71.0％から83.1％に、放射線科専攻医では47.6％から87.8％まで上昇。子宮肉腫症例の見落とし防止に役立つ可能性が示唆された。

　今後、同研究で開発したアルゴリズムにより、子宮の病変をAIが発見して診断する自動診断技術などでの活用が期待される。

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