登録者2,000万超『フォトナ』ストリーマー「Ninja（ニンジャ）」が“ガン”を公表…初期段階であるとし、早期発見のため定期的な検査を呼びかけ（2024/3/29、インサイド）によれば、YouTubeチャンネル登録者数2,390万人、Twitchフォロワー数1,900万人を超える人気ストリーマーの“Ninja”ことリチャード・タイラー・ブレヴィンスさん（32歳）は、自身のXで妻のジェシカさんの「足の裏にほくろを切除しないか」というすすめで皮膚科医に行ったところ、皮膚がんのひとつである黒色腫（メラノーマ）と診断されたことを報告しました。
■Facebook CEOも注目している皮膚がんを発見できるアプリがある！？
●「DermaCompare（ダーマコンペア）」
マーク・ザッカーバーグが注目しているのは医療用AI搭載アプリ！？によれば、スマホで撮影した写真とAIアルゴリズムによって、皮膚がんを発見することができるアプリをFacebook CEOのマーク・ザッカーバーグが注目しているそうです。
イスラエルのエメラルド・メディカル・アプリケーションが提供している「DermaCompare（ダーマコンペア）」は皮膚がん診断用として使用されているAIを搭載したアプリです。
ユーザーが画像をアップすると、過去画像やデータベース画像（黒色腫の画像データ約5,000万件）と比較し、提携している医師に診断を仰ぐというものです。
●SKIN SCAN
また、肌の写真から皮膚がんの可能性を判断するIPHONEアプリSKIN SCANによれば、皮膚のシミの写真を撮り、特殊なアルゴリズムを使って、人間の皮膚にあるフラクタル状の形を探すことで、皮膚がんの可能性を判断するアプリもあるそうです。
●Googleのイメージ認識アルゴリズム「Google Inception」を活用した皮膚がん判定ソフトウェア
Deep learning algorithm does as well as dermatologists in identifying skin cancer
（2017/1/27、スタンフォード大学）
The algorithm’s performance was measured through the creation of a sensitivity-specificity curve, where sensitivity represented its ability to correctly identify malignant lesions and specificity represented its ability to correctly identify benign lesions.It was assessed through three key diagnostic tasks: keratinocyte carcinoma classification, melanoma classification, and melanoma classification when viewed using dermoscopy.In all three tasks, the algorithm matched the performance of the dermatologists with the area under the sensitivity-specificity curve amounting to at least 91 percent of the total area of the graph.
スタンフォード人工知能研究所「Stanford Artificial Intelligence Laboratory」で行われNatureに掲載された結果によれば、convolutional neural networks (CNNs、イメージを判定するアルゴリズム) を使ったAIによる皮膚がん診断は、21人の皮膚科医の診断とほぼ同等の診断をすることができたそうです。
【参考リンク】
- Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural networks（2017/2/2、nature）
- AIが医師より正確に皮膚ガンを判定、ガン検診はスマホアプリで（2017/5/12、Emerging Technology Review）
■デジカメ技術と機械学習で悪性黒色腫（メラノーマ）等を見分ける皮膚がん診断支援システム
デジカメ技術と機械学習で悪性黒色腫（メラノーマ）等を見分ける皮膚がん診断支援システム開発｜#カシオによれば、ダーモスコピー検査は、皮膚の腫瘍やホクロなどの色素病変を、ダーモスコープと呼ばれる特殊な拡大鏡で観察する検査なのですが、診断するスキルを習得するには長期間のトレーニングが必要となることが課題としてあります。
そこで、ダーモスコピー検査で撮影した画像から、悪性黒色腫（メラノーマ）・基底細胞癌・有棘細胞癌などの皮膚のがんと、良性のほくろ（色素性母斑）、血マメ（血腫）、癌とまぎらわしいことがある老人性のいぼ（脂漏性角化症）などのがん以外のものを区別するスキルをトレーニングするサービスです。
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