2026.08.12
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8種類の色素性皮膚病変を高精度で判別
「通常のカメラで撮影した一般的な皮膚の画像から、8種類の色素性皮膚病変（しみ・ほくろ・皮膚がんなど、皮膚に色素の変化として現れる病変）を自動で見分ける人工知能（AI）を開発した」と発表したのは、近畿大学医学部皮膚科学教室らの研究グループです。これまでAIによる画像診断は、精度が高くても判断理由がブラックボックスであることが、医療現場で使用するうえでの障壁であったといいます。当プレスリリースによると、今回開発したAIは、皮膚写真の「どこに注目して」AIが診断したのかを、色の濃淡で示すヒートマップとして描き出し、見分けた「理由」を人が目で見て確認することが可能であると述べています。具体的には、95.9％の診断精度を確認したこと、AIがどこを見て色素性病変を診断したかヒートマップで描き、診断根拠を可視化すること、そして医師がAIの判断の妥当性を確認できるため、皮膚の色素病変の診断支援ツールとして医療現場への導入が期待されるとも述べています。実は、しみ、ほくろなどの色素性皮膚病変は、皮膚科の診療で非常によく見られる症例ですが、これらの色素性病変は悪性黒色腫（メラノーマ）や、基底細胞がんといった皮膚がんと見た目が類似しており、画像だけで診断するのは専門医でも容易ではないといいます。ただ、精度が高いAIほど内部の判断が複雑になり、「なぜその診断に至ったのか」が人には分かりにくいという問題があり、医療現場への導入の障壁となってきたとか。そこで本研究グループは、日本人の色素性病変に対応し、かつ診断の根拠を目で見て確かめられる「説明できるAI」の実現に取り組んだという訳です。因みに、「説明できるAI」とは、AIが何を根拠に判断したかを、人が確認できる形で示せるAIのことだそうです。本研究の研究者は、「今後、医療現場に普及することで、皮膚科専門医がいない地域での診断精度向上に寄与することが期待されます」と述べ、「医師が根拠を確認できるAIであってこそ、安心して臨床の現場に届けられると考えています」ともコメントしています。
https://www.atpress.ne.jp/news/8598222
画像はプレスリリースから引用させていただきました。
SM
