胸部X線画像を用いたCOVID-19感染検出の人工知能モデル

抄録

目的: 胸部Ｘ線画像からCOVID-19感染を検出する人工知能 (AI)モデルを複数作成し、AIモデルの性能評価および比較を行うこと。 方法: 自施設の胸部X線画像を使用しPCR検査の結果を正解ラベルとしてデータセットを作成した。それを畳み込みニューラルネットワーク (CNN)およびTransformerのモデルで学習させ、公開データセットで転移学習も行い性能評価および比較検討した。 結果: COVID-19陽性は214例、陰性は153例で、年齢は15-98歳(平均66.0歳)、男性208例、女性159例であった。AIモデルの性能はCNNを用いた転移学習モデルで正解率60.8%、area under the curve 0.664であった。CNNとTransformerでAIモデルの性能に有意差はなく、転移学習を行っても有意な性能向上は得られなかった。 結論: CNNやTransformerを使用し転移学習を取り入れても、自施設の胸部X線画像からCOVID-19感染を検出するAIモデルの性能は十分ではなかった。