抄録
乳癌検診は，検診を行う地域の地理的条件や読影医師数などによりその運営に幅があり，全国レベルで精度を底上げする方法の開発が待たれる。今回われわれは，マンモグラフィの読影判定を，ディープラーニングを用いて自動的に判定することでその精度を計測し，検診に応用できるか検討した。乳癌の存在が確認されているマンモグラフィ１０４症例を正方形の画像２０枚に自動的に切り出し，反転もさせた合計２，０４８枚の画像に対し畳み込みニューラルネットワークを用いて判定，乳癌を含む画像かどうかを判断させ，その正診率を計測した。学習させた結果，正診率は９４．９％，感度は８８．５％，特異度は９７．１％，陽性適中率は９１．１％，陰性適中率は９６．１％となった。高い正診率を誇るディープラーニングを乳癌検診に用いることで，将来乳癌検診の全国規模での精度向上や効率化に寄与する可能性があると思われた。
