MRIを用いた子宮内膜症のAI診断支援システムの開発

抄録

子宮内膜症は女性の約10%に発症し、不妊や慢性疼痛を引き起こす。確定診断には侵襲的な腹腔鏡検査が必要であり、治療介入の遅れにつながっている。早期治療介入のための、非侵襲的な画像診断を含む包括的診断法が注目されているものの、専門放射線医の不足は世界的問題である。本研究では、診断精度向上と読影医不足の解消を目的に、機械学習による診断支援システムを開発した。我々はAIベースのMR画像読影支援プログラム（AMP）と呼ばれる統合モデルシステムを設計した。これはnnU-Netによる深部子宮内膜症（DE）の子宮後面結節性病変および卵巣子宮内膜症性嚢胞の検出、並びにRadiomics特徴量による骨盤腔臓器間癒着の予測を可能とした。限られた症例数の医療画像をもとに専門放射線医とAI専門集団との活動によりAMPが確立された。MRIはDEの評価に適しており、高度な解析専門知識、読影の負担軽減への打ち手が望まれている。AMPはこれらの課題を解決し、DEの早期診断と術前評価による適切な治療戦略の立案を支援する。本発表では、医療画像を用いたAI診断支援システム確立についてその開発経緯とデータ収集について紹介する。