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AIが筋肉の病気を判別 精度は専門医並み、京大など

国立精神・神経医療研究センターと京都大学は、筋肉の異常によって引き起こされる病気を、細胞の撮影画像から判別できる人工知能(AI)を開発した。筋ジストロフィーのような遺伝性の病気と後天的な病気を、専門医と同程度の97%の確率で見分けられる。医師の診断支援に役立つ成果だという。

筋力が徐々に低下する「筋ジストロフィー」などの先天的な遺伝性の病気と、後天的な筋炎は、それぞれの筋肉組織の様子がよく似ており、患部の細胞を見る病理検査で見分けるのは専門家でも難しい。筋炎は治療法が確立しており、正確に診断できれば治療に取りかかれる。

遺伝性の希少疾患の場合は特に専門医が少なく、発展途上国などでは診断できる医師を確保しにくい。ゲノム(全遺伝情報)解析など別の方法で診断できない場合もあり、より正確に画像で判断できる技術が求められている。

研究チームは筋炎や遺伝性の病気に関する検体を1400件用い、顕微鏡を使い撮影した。そのうちの約1300件をAIに学ばせて、残りの約100件を使って性能を評価した。正解率は97%で、専門家が同じ画像から診断した場合とほぼ同じだという。

AIが病気を見分ける性能も調べた。筋ジストロフィーや先天性ミオパチーといった7種類の遺伝性の病気と、皮膚筋炎や抗合成酵素症候群など4種類の後天的な病気を分類できたという。

様々な医療施設で使えるように、一般的な顕微鏡などの撮影画像から判断できるようにした。成果は国際的な科学誌に掲載された。

診断支援としての実用化に向けて、今後は筋肉組織を異なる方法で色づけした画像も解析できるようにする。複数施設の検体をもとにAIを訓練し、性能を検証する。

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