■デジカメ技術と機械学習で皮膚がん診断支援システム開発｜カシオ

参考画像：医師向けダーモスコピー学習用サービスのコンテンツを拡充（2016/6/1、カシオ計算機ニュースリリース）｜スクリーンショット

ダーモスコピー検査を効率的に学べる医師向けクラウドサービス

（2015/5/28、カシオ計算機ニュースリリース）

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で、2006年の診療報酬改定以降、急速に普及が進んでいる検査です。

しかし、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、カシオ計算機が2015年6月から始めたのは、ダーモスコピー検査のスキルを学べる「CeMDS」というサービスです。

■「CeMDS」とは？

カシオ計算機と田中勝 教授（東京女子医科大学 東医療センター）、佐藤俊次 院長（さとう皮膚科）と共同で開発した「CeMDS（CASIO Medical Data Support）」は、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。

2016年4月からは、信州大学と共同で、深層学習（ディープラーニング）アルゴリズムをベースに、多数の症例画像を読み込み、機械学習を行うことで高い精度を実現する皮膚疾患のコンピュータ診断支援システムの技術開発を開始しています。

ダーモスコピー検査の分野の標準化を進めるプロジェクトISIC主催のコンテスト「ISBIチャレンジ2017 / Skin Lesion Analysis Towards Melanoma Detection / Part 3: Lesion Classification (皮膚疾患の自動判別部門)」にて1位を獲得したそうです。

【参考リンク】

• 医師向けダーモスコピー学習用サービスのコンテンツを拡充（2016/6/1、カシオ計算機ニュースリリース）
• 皮膚疾患の自動判別に関する国際コンテストにて1位を獲得（2017/3/21、カシオ計算機ニュースリリース）

■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）

■まとめ

今回のニュースをわかりやすくまとめます。

カシオはデジカメで培った技術と機械学習を組み合わせた皮膚がんなど皮膚の病気の診断支援システムを開発しています。

緑内障のリスク要因を４つの類型に自動で分類する手法を開発｜東北大・トプコンによれば、緑内障の治療のケースにおいても、視神経の変形を肉眼で判定し、分類作業を行なう上で、医師の経験や主観的な要素が大きいため、分類が難しいことが問題となっていましたが、分類作業が自動化したことにより、経験の浅い医師でもできるようになり、また、標準化することによって、適切な治療を選択できるようになることが期待されています。

病気の診断を助けるツールや医師のスキルの向上を助けるツールが開発されることは大変良いことですよね。

カシオが開発している皮膚の病気の診断支援システムによって、皮膚癌から救われる患者さんが増えることが期待されます。

【関連記事】
続きを読む 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 →

> 健康・美容チェック > 目の病気 > 紫外線と目の病気 > 翼状片 > 紫外線と目の病気（翼状片）｜たけしの家庭の医学 7月20日

2010年7月20日放送のたけしの家庭の医学では、「紫外線がもたらす意外な病気」を取り上げました。

今回取り上げた病気は、「翼状片」。

⇒　翼状片 について詳しくはこちら。

■翼状片とは

by Jacopo（画像：Creative Commons）

翼状片とは、目の角膜の部分が炎症を起こし、異常に増殖し、黒目にまで白目が侵入してくる目の病気です。

主に、充血や、乱視、ドライアイなどの症状を伴い、そのまま放置しておくと、徐々に白目の角膜の増殖が大きくなり、視力の低下を招いたり、最悪の場合、失明の恐れもあるそうです。

※現在、翼状片は５０代以上のおよそ２０人に１人が患っていると言われているそうです。

※紫外線の強い沖縄などでは、４０代以上のおよそ３０％がかかっていると推測されているそうです。

その大きな原因といわれるのが紫外線なのだそうです。

このブログでも何度か取り上げてきた「翼状片」ですが、これまで大々的に取り上げられたのは初めてではないでしょうか。

翼状片についてまとめてみます。

■翼状片の症状

●充血

●乱視

●ドライアイ

●視力低下

●最悪の場合は失明

■翼状片の原因

●紫外線

※紫外線は白内障のリスクになるとも考えられています。

■紫外線が目にどのような影響を与えるのか？

目が紫外線を浴びると、角膜の細胞の一部に細胞を破壊する活性酸素が発生。

それが原因で、角膜に炎症が起きます。

通常は、それを修復する機能が働き、元に戻るのですが、長い間紫外線を浴びるなど、目への刺激が続くと、修復が追い付かず炎症が慢性化。

詳しいメカニズムはまだ分かっていないそうですが、その結果、炎症を起こした細胞の性質が変化し、黒目の方へ徐々に移動。

黒目に白目の部分が覆いかぶさるようになってしまうそうです

こうなると完治するには、手術しかないそうです。

■紫外線が目に入りやすい時間は？

朝や夕方は目に紫外線が入りやすい時間。

■紫外線の影響で起きる代表的な３つの目の病気

１．翼状片

２．白内障

３．瞼裂斑（けんれつはん）

たんぱく質が変性し、白目の一部が変色・盛り上がる目の病気。

たんぱく質が変性してできた白目のシミのようなもの。肉眼では良く見えない。

瞼裂斑が大きくなって盛り上がってくると、充血・ドライアイなどの症状が出るそうです。

瞼裂斑は一度出来るとなくならないそうです。

今後は紫外線対策をして、進行しないようにすることが大事。

※紫外線をサングラスが９割カット、メガネも７割カットしてくれるそうです。

※マスカラ＆まつ毛エクステは目に入る紫外線を２０％カットしてくれるそうです。

■紫外線対策のためのサングラス選びのポイント

１．色

薄い色が良い。

濃い色のサングラスの場合、光が減少するため、瞳孔が開いてしまい、その開いた瞳孔を通して水晶体に紫外線が当たるようになるそうです。

２．形

レンズと顔の隙間が少ないほうが良いそうです。

■紫外線から肌を守る服選びのポイント

１．素材

ポリエステル

紫外線を吸収して、極めて弱い熱に変える

綿やナイロン等は紫外線をあまり吸収せず下に通すそうです。

ただ、どんな生地でも厚ければ紫外線を通しにくくなるそうです。

２．色

黒い服は紫外線を吸収するので、紫外線を通さない。

【紫外線と病気 関連記事】
続きを読む 紫外線と目の病気（翼状片）｜たけしの家庭の医学 7月20日 →

by　Yale Rosen（画像：Creative Commons）

ザッカーバーグも注目の医療用AI搭載アプリ、イスラエル企業に期待高まる

（2016/5/9、Forbes）

同氏が例に挙げたのが、スマートフォンで撮影した写真とAIアルゴリズムによって、人間の医師より早く皮膚がんを発見することができるアプリだ。撮影した写真があれば世界中のどこにいる医師でもより適切に、黒色腫（メラノーマ）の診断を下すことが可能になる。

ザッカーバーグは、AIを利用したがんの診断、特に皮膚がんの診断はすでに行われており、インターネットの利用方法のうち最も優れたものの一つになるだろうと述べた。

Facebookのマーク・ザッカーバーグCEOがクラウドコンピューティングによって私たちが恩恵を受けるものとして挙げたのが、診断能力の向上なのだそうです。

■テクノロジーやAIを利用したがんの診断

診断用アプリとしてすでに利用されているもの一つに、無料でダウンロードすることが可能な「DermaCompare（ダーマコンペア）」がある。クラウドベースのAI技術とスマホのカメラ機能を利用し、トータルボディフォトグラフィー（TBP）を通じてメラノーマの疑いを検出することができる。

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。

現在医療分野に様々なテクノロジー企業が取り組んでいます。

●IBMの「WATSON」によってがん治療がスピードアップする！？

医療従事者は、膨大な数の情報（最新の医療研究、論文、医療データ、患者の医療記録）を取り扱っていて、すでに人の頭脳では把握することができないほどなのだそうです。

そこで、注目を集めているのが、人工知能で医師や患者をサポートするシステムであり、その代表的なものがWatsonです。

Watsonは膨大な量の医療データや論文などのデータベースが格納されており、患者のデータを高速で解析し、医療データを照らし合わせることで、患者に最も最適と思われる治療方針を提案することで、医師や患者が意思決定の支援をするシステムです。

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●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

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です。

●ディープ・ラーニングでがんを見つける？｜がん検診を人工知能が行なう時代になる！？

Enliticは、Deep Learningを医療データに応用したシステムを開発している企業です。

レントゲン写真、MRI、CTスキャン、顕微鏡写真などイメージデータをDeep Learningの手法で解析し、検査結果に病気（悪性腫瘍など）があるかどうかを高速にかつ正確に判定します。

■まとめ

今後医療に人工知能（AI）が活用されると考えられる理由は２つ。

１．最新の医療研究、論文、医療データ、患者の医療記録はすでに人の頭脳では把握することができないほど膨大な数の情報がある。

２．病気の治療は時間との闘いでもあるのですが、現在はがんの遺伝子を解析して患者ごとの診断を行い、治療方針を決める際には、専門の医師によるチームでも数週間という長い時間を要してしまう。

そのため、今後は人工知能（AI）を活用し、患者のデータを高速で解析し、医療データを照らし合わせることで、患者に最も最適と思われる治療方針を提案するようになっていくでしょう。

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