Heal House 白斑研究 72 · 原著
写真だけで人工知能は白斑が広がっている途中かどうか分かるのか？
Performance of deep learning algorithm based on Xception in evaluating morphological characteristics reflecting the activity of vitiligo
最終監修
ひと言で
写真を見てコンピューターが「現在白斑症が進行しているかどうか」を見分けられるかを調べた研究です。
近年、写真1枚から皮膚を読み取る人工知能技術が急速に発展しています。白斑では「今広がっているかどうか」が治療の時期を決める鍵となります。しかしそのサインは非常に微妙で、人の目では見落としやすいものです。そこでコンピューターに白斑の写真を大量に見せて学習させ、広がっている途中の白斑をどれだけ見分けられるかを確認しました。私はこの研究に共同研究者として参加しました。
Q1 コンピューターは何を見て白斑が広がっている途中かどうかを判断するのか
白斑が広がるときに現れるごく小さな形の変化を、コンピューターは多くの写真を見ながら自ら学びます。たとえば、白い斑点の縁がはっきりしているか、ぼんやりと広がっているか、周囲に小さな色の変化があるかといった手がかりです。人の目では見落としやすいサインですね。今回の研究では、医療写真の読影に強い人工知能プログラムであるXceptionを使用しました。医師の主観的な印象ではなく、写真から常に同じ基準でサインを読み取ろうとする試みです。
Q2 この技術は診療にどのように役立つのか
広がっている途中かどうかを常に同じ基準で判断できれば、いつ治療を急いで始めるかを決めるのに大いに役立ちます。これまでは医師の経験と勘に頼る部分が大きいものでした。コンピューターがこれをそばで手助けすれば、医師によって判断が分かれる幅を減らすことができます。また、同じ基準で何度も測り直せるため、時間の経過とともに良くなっているか悪くなっているかを追うのにも適しています。もちろん、医師の代わりではなく、そばで支えるツールです。今後このような技術が洗練されれば、より早い時期に適切な治療を始める一助となるでしょう。
まとめ
白斑治療では「広がる時期を逃さないこと」が非常に重要です。コンピューターがその判断を手助けしてくれれば、決定的な時点をより正確に捉えられるでしょう。私はこのような技術が診療の視野を広げる心強い助手になることを期待して、この研究に参加しました。
