神戸大学などの研究チームは、国の指定難病である「下垂体性成長ホルモン分泌亢進症（先端巨大症）」について、人工知能（AI）を用いて手の画像から診断できる手法を開発したと、米国の専門誌に発表した。この手法は、指紋が映らないようにした握り拳や手の甲の写真を使用するため、プライバシーに配慮しながら簡便に判定できるという。
診断までの長い道のりを短縮
先端巨大症は、顔や手足などの体の先端部分が肥大する難病で、症状が多岐にわたるため、診断までに10年以上かかるケースもある。従来、顔写真を用いたAI診断技術は存在したが、個人特定の懸念から普及が進んでいなかった。今回の研究では、発症により変化が現れる手に着目し、新たな診断手法を開発した。
AIの学習と診断精度
チームは、患者と症状のない人の計568人分の握り拳と手の甲の写真を撮影し、AIに約1万枚の画像を学習させた。その後、患者と非患者の手の写真をAIに診断させたところ、指の関節や爪の周辺などに注目し、約9割の精度で患者を正しく判定することに成功した。この精度は、写真のみで診断した専門医と同等以上であり、症状が落ち着いている画像でも診断が可能だった。
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今後の展望
研究チームは、このAI診断技術が医療現場での早期発見や診断支援に役立つと期待している。特に、専門医が不足する地域でも簡単に診断できる可能性があり、患者の負担軽減につながるとしている。今後は、さらに多くのデータを収集し、診断精度の向上を目指すとともに、実用化に向けた検討を進める方針だ。
