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放射線科医の前立腺がん診断能力の向上を支援するために、新しい人工知能システムが開発された。

FocalNetと呼ばれるこのシステムは、磁気共鳴映像法（MRI）スキャンを評価し、疾患の攻撃性を識別し予測するのを助ける。そして、それは経験豊富な放射線科医とほぼ同レベルの精度である。

テストでは、FocalNetはMRIの読取りの精度は80.5％であり、10年以上の経験を持つ放射線科医は83.9％であった。

放射線科医はMRIを使用して悪性前立腺腫瘍の悪性度を検出および評価する。

しかしながら、腫瘍ががんであるか良性であるかを正確に決定する方法、およびがんの悪性度を正確に推定する方法を学ぶには、通常、何千ものスキャンの練習が必要である。

さらに、多くの病院では、MRIからがんを検出するために必要な高度に専門的なトレーニングを実施するためのリソースがない。

FocalNetは、100万を超える学習可能な変数を含むアルゴリズムを使用する人工ニューラルネットワークであり、UCLAの研究者らが開発した。

研究チームは、前立腺がん男性417名のMRIスキャンを分析することによってシステムを訓練した。スキャンは、システムが一貫した方法で腫瘍を評価・分類することを学び、かつ実際の病理標本とその結果を比較できるようシステムに入力された。

研究者らは、人工知能システムの結果を、10年以上の経験を持つUCLAの放射線科医による測定値と比較した。

この研究は、人工知能システムによって、時間を節約し、かつ経験の浅い放射線科医に診断ガイダンスを提供できることを示唆している。

https://ecancer.org/news/15839-ai-performs-as-well-as-experienced-radiologists-in-detecting-prostate-cancer.php

（2019年4月17日公開）