ディープラーニング（深層学習）アルゴリズムによる頭部CTスキャン検査データの読影は、頭蓋内出血や頭頂部骨折、正中偏位などを高い精度で検出可能なことが明らかにされた。インド・Qure.ai社のSasank Chilamkurthy氏らが、約29万例のデータを基に検出アルゴリズムを開発し、2万例超のデータで検証した結果で、Lancet誌オンライン版2018年10月11日号で発表した。結果を踏まえて著者は、「頭部CTスキャン検査の読影にアルゴリズムを活用した、自動トリアージシステム実現の可能性が出てきた」とまとめている。
深層学習アルゴリズムによる頭部CT読影の検証に31万例超のデータを集計
研究グループは2011年1月～2017年6月にかけて、インドの20ヵ所の医療機関から、31万3,318例の頭部CTスキャン検査データと臨床報告書を、後ろ向きに集計した。同データセットの中から無作為に2万1,095例分のデータセット（Qure25k）を抽出し、深層学習アルゴリズムによる頭部CT読影の検証に用いた。また、残りのデータセットは同アルゴリズムの開発に活用した。さらに、開発や検証に用いた入手先とは異なる医療機関から集めた2つの追加データをセットし（CQ500）、アルゴリズムによる頭部CT読影の検証に使った。なお、術後と7歳未満の患者の検査データは除外した。
評価の指標となる標準基準は、「Qure25k」では臨床放射線診断レポート、「CQ500」では3人の放射線科医の合意とした。ROC曲線下の面積（AUC）により、開発した深層学習アルゴリズムによる頭部CT読影の検出能を検証した。
深層学習アルゴリズムによる頭部CT読影の頭蓋内出血検出に関するAUCは0.92～0.94
「Qure25k」データセットに含まれる2万1,095例の平均年齢は43歳、女性は43％だった。「CQ500」データセットの1つ目は214例分から成り、平均年齢は43歳、女性は44％、2つ目は277例分で平均年齢は52歳、女性は30％だった。
「Qure25k」による検証では、今回開発した深層学習アルゴリズムによる頭部CT読影の、頭蓋内出血検出に関するAUCは0.92（95％信頼区間[CI]：0.91～0.93）だった。内訳をみると、実質内出血のAUCは0.90（同：0.89～0.91）、脳室内出血は0.96（0.94～0.97）、硬膜下出血は0.92（0.90～0.93）、硬膜外出血は0.93（0.91～0.95）、クモ膜下出血は0.90（0.89～0.92）だった。
「CQ500」による深層学習アルゴリズムによる頭部CT読影の検証では、頭蓋内出血検出に関するAUCは0.94（95％CI：0.92～0.97）で、内訳はそれぞれ、0.95（同：0.93～0.98）、0.93（0.87～1.00）、0.95（0.91～0.99）、0.97（0.91～1.00）、0.96（0.92～0.99）だった。
そのほか「Qure25k」による、頭頂部骨折の検出に関するAUCは0.92（95％CI：0.91～0.94）、正中偏位は0.93（0.91～0.94）、圧排効果は0.86（0.85～0.87）で、「CQ500」による検証では、それぞれ0.96（0.92～1.00）、0.97（0.94～1.00）、0.92（0.89～0.95）だった。
（医療ジャーナリスト 當麻 あづさ）
