AI（artificial intelligence）を導入した乳房構成判定ソフトの有用性の検証

Abstract

マンモグラフィの乳房構成判定は，読者間や装置間でばらつきがあることが知られている。本研究では，公開されているばらつきをできる限り抑えるための具体的判定方法に基づいた医師の判定結果をメーカーが作成したAI 技術を用いた乳房構成判定ソフトに学習させ，学習後のソフトの構成判定の検証を行った。 対象と方法：研究協力６施設から画像を収集し，適格とされた１，３５３画像を学習用と評価用に分類した。学習用画像に対する医師１１名の乳房構成，乳腺濃度，乳腺領域の視覚評価の結果から導いたデータを正解として乳房構成判定ソフトに学習させ，評価用画像に対する学習後のソフトの判定結果と医師の視覚評価結果の相関を検討した。 結果：所見のない画像に対しては，医師１１名の主観乳腺濃度と正解乳腺濃度の相関係数は０．９２３に比して，学習後のソフトの推定濃度と正解濃度の相関係数は０．９３０と高かった。乳房構成全体の正解率は医師８１．８％，ソフト８１．６％と同等であったが，乳腺散在，不均一高濃度は医師で８４．６％，７４．５％，ソフトでは８８．３％，７９．４％とソフトの方が精度良く判定した。高濃度・非高濃度の２分類のカッパ係数は医師が０．７５９５，ソフトが０．７７９９とソフトの結果が良好であった。 考察：乳房構成判定時に本ソフトを補助的に使用することにより，判定者のぶれや迷いを減らす結果，精度が高く効率の良い読影が期待される。