SAS、東北大学の乳がんエコー画像診断研究を「SAS® Viya®」のディープ・ラーニングで支援

~超音波画像の自動判別により、医師の読影負担や偽陽性による無用な侵襲的検査の抑制を目指す~
【本ニュースリリースは東北大学大学院とSAS Institute Japan株式会社から配信しております。】

東北大学大学院 医学系研究科(所在地:宮城県仙台市、医学系研究科長・医学部長:五十嵐 和彦、以下 東北大学)は、乳がん診断の補助として、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ことを目的とした研究に、SAS Institute Japan株式会社(本社:東京都港区、代表取締役社長:堀田 徹哉、以下 SAS)の「SAS® Viya®」を採用したと発表しました。SAS Viyaは、SASのアナリティクス・プラットフォームにAI技術を統合する製品で、最新版ではディープ・ラーニングや画像認識の技術が強化されています。SASは、同社製品の学術研究での活用と教育機関における人材育成に向けた取り組みとして、また、同社の推進するデータを活用した人道支援/社会支援の取り組みであるData for Goodの一環として、東北大学にSAS Viyaソフトウェアおよび利用機材の提供と技術的支援により研究をバックアップします。

乳がんは日本人女性における部位別がん羅患者数の首位を占めており、今後も増加傾向にあると予測されています*。早期発見に向けた対策として、乳房エコー検査(乳腺超音波検査)が普及しつつありますが、その一方でエコー画像の読影が技師や医師の主観や経験に依存しがちな点や、読影による負担の増加が課題となっています。乳がんの主要な画像所見である腫瘤と呼ばれる病変は、その形状や特徴が多種多様で良性と悪性の判別が難しい場合も多く、より正確に判定できる技術が求められていました。
*国立がん研究センター がん登録・統計 https://ganjoho.jp/reg_stat/statistics/stat/summary.html

こうした課題を受け東北大学は、エコー画像の読影にディープ・ラーニングの技術を活用することを検討しました。とくに注目したのが、画像を認識して高い精度で分類/推論できるディープ・ラーニング手法CNN(Convolutional Neural Network)でした。CNN最大の特長は、対象の識別に有効な特徴量を学習によって自動的に獲得する点です。東北大学は、これを乳がんの病変の多様性に応用すべく、CNNの実装が可能なSAS Viyaを採用しました。SASの採用に際して最大の決め手となったのは、医学研究生にも複雑なディープ・ラーニングを簡単なコードで実装できることでした。SAS Viyaは幅広いユーザ層を対象に設計されているため、SAS言語やPython言語、R言語を使って容易に最先端のAI技術を研究に取り込むことが可能です。また、SAS Viyaの採用にあたっては、そのスケーラビリティも評価されました。

東北大学は、2019年3月を目途に論文や学会での発表を目指して研究を開始します。今回の研究で作成したディープ・ラーニングのモデルは、今後そのまま臨床でも実用化していくとともに、研究を通じて得たディープ・ラーニングに関するノウハウやナレッジを新たな分野に展開していきたい意向です。

今回、東北大学に提供したSAS Viyaは、AIを即戦力として実用に展開できる有力なソリューションであり、今後も様々な分野の課題解決に役立つことが期待されています。SASはまた、教育機関に価値を提供する取り組みとして、統計・データサイエンス教育や産学連携教育を支援しています。その中心となる組織であり、今回のプロジェクトを進めたSASのアカデミア推進室は、幅広い分野の研究や業務にデータサイエンスを活かせる人材を育成すべく、今後も様々な教育機関に対して支援を拡大していきます。

今回の研究について山口 拓洋教授は、次のように述べています。「今回SASのアカデミックプログラムにより、エコー画像診断におけるディープ・ラーニングの応用について研究できるようになりました。今後の研究を通じて診断におけるCNNの有効性が検証できれば、医師の読影負担軽減はもとより、偽陽性による無用な侵襲的検査や患者の心理的負担を回避し、医療費の削減にもつながることが期待されます。そのためにもSASの協力の下、実証に向けて研究に注力していきます。」

SAS Viyaの拡張機能や詳細の製品情報については、こちらをご覧下さい。

※Data for Goodとは、医療のほか、貧困、健康、人権、教育といった様々な社会課題をデータとアナリティクスの力で解決していく取り組みであり、国内においても取り組みを強化しています。
https://www.sas.com/ja_jp/data-for-good.html

東北大学大学院 医学系研究科について

東北大学医学部医学科の源流をたどれば、仙台藩が1817年(文化14年)に藩の学問所「養賢堂」から「仙台藩医学校」を独立させ、同時に施薬所(現在の大学病院に相当)を設けたことに端を発します。1872年(明治5年)に宮城県立医学所に改組されたのち、1907年(明治40年)に東北帝国大学が設立されたことを受けて、1915年(大正4年)に帝国大学医科大学として設置されました。その後も時代の変遷とともに名称や組織を変えながらも綿々と伝統を受け継ぎ、国内でもトップレベルの医学教育・研究・診療の場として発展してきました。同窓会名簿「艮陵(ごんりょう)」には1万7千名を超える会員が名を連ね世界中で活躍しています。
医学系研究科では医学系の研究領域のほとんどを網羅する多彩な教授陣と優秀な研究スタッフを数多くそろえ、博士課程と修士課程を合わせて200名以上の学生を毎年受け入れています。各研究領域のエポックメイキングな研究成果が数多く生まれ、世界に向けて情報を発信し続けています。
東北大学大学院医学系研究科に関する詳細は、こちらにてご覧いただけます。

SAS Institute Inc. について

SASは、アナリティクスのリーディング・カンパニーです。SASは、革新的なアナリティクス、ビジネス・インテリジェンス、ならびにデータ・マネジメントに関するソフトウェアとサービスを通じて、83,000以上の顧客サイトに、より正確で迅速な意思決定を行う支援をしています。1976年の設立以来、「The Power to Know®(知る力)」を世界各地の顧客に提供し続けています。

東北大学大学院医学系研究科

本件に関するお問い合わせ先

  • 東北大学大学院医学系研究科・医学部広報室
    広報担当:稲田 仁
    TEL:022-717-7891
    E-mail:pr-office@med.tohoku.ac.jp
  • SAS Institute Japan株式会社
    広報担当:増田
    TEL:03-6434-3700
    E-mail:jpnpress@sas.com

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