東北大学大学院医学系研究科・医学部

　乳がんの診断にはマンモグラフィーが用いられることが一般的ですが、乳房組織が密な女性の場合は精度が不十分で、その際には乳房エコー検査による診断が用いられます。しかし、エコー画像から患部画像を読み取る方法は、技師や医師の主観や経験に依存しがちな点や、偽陽性率（良性腫瘤を悪性と診断する割合）の高さから、乳房に針を刺して組織や細胞を採取する生体検査が追加されることが多く、患者の精神的・肉体的負担が増加する点が課題となっています。

　今回、東北大学大学院医学系研究科医学統計学分野の山口 拓洋教授らの研究グループは、SAS Institute Japan株式会社の「SAS® Viya®」を利用し、人工知能の核となるディープ・ラーニングを用いて乳房エコー画像内の腫瘤を識別する診断支援システムを開発しました。
このシステムによって、医師や患者の負担を軽減するだけでなく、医療費の削減にもつながることが期待されます。

本研究の成果は、2019年12月5日に国際科学誌Physics in Medicine & Biologyにて発表されました。