AI は、手の甲や握りこぶしの写真を分析するだけで、まれな内分泌疾患を正確に診断できます。神戸大学によるプライバシーに配慮した成果は、より効率的な紹介システムを確立し、地域社会間の医療格差を減らすことが期待されています。
先端巨大症は、通常中年以降に発症する希少な難病で、手足が大きくなり、顔の外観が変化し、全身の骨や臓器の成長にも影響を及ぼします。成長ホルモンの過剰分泌によって引き起こされるこの症状は、数十年かけてゆっくりと進行しますが、治療せずに放置すると生命を脅かす合併症を引き起こし、その結果、平均余命が約10年短縮される可能性があります。 「症状の進行が非常に遅く、まれな病気であるため、診断されるまでに最大10年かかることも珍しくありません」と、神戸大学内分泌学者の福岡秀典氏は言う。さらに、「AIツールの進歩により、早期発見に写真を活用する試みはあるが、臨床現場では導入されていない」と説明する。
同グループは現在のAI研究の課題を調査したところ、そのほとんどが顔写真に依存しており、それがプライバシー上の懸念の原因となっている可能性があることを発見した。神戸大学大学院生の大町由佳氏は、「この懸念に対処しようとして、特に先端巨大症では手に変化が現れることが多いため、臨床現場で診断目的で顔と並んで定期的に検査する体の部位である手に焦点を当てることにしました」と語る。ただし、手の甲と握りこぶしの画像のみを使用し、より個別的な手のひらの線のパターンを避けることで、プライバシーを倍増させることにしました。これにより、日本中の 15 の医療施設から 725 人の患者の支援を得ることができ、AI モデルのトレーニングと検証のために 11,000 枚を超える画像が寄付されました。
で 臨床内分泌学および代謝学ジャーナル神戸大学のチームは、彼らのモデルが非常に高い感度と特異性で症状を認識することを発表しました。実際、彼らのモデルは、同じ写真の評価を依頼された経験豊富な内分泌学者でさえも優れています。 「手の甲と握りこぶしの写真だけで診断精度がこれほど高いレベルに達したことに正直驚きました。特に重要だと感じたのは、顔の特徴を使わずにこのレベルの性能を達成したことで、このアプローチは病気のスクリーニングにとって非常に実用的です」と大町氏は言う。
同グループは、次のステップとして、関節リウマチ、貧血、指の棍棒など、写真から特定できる他の症状にモデルを拡張することを検討している。大町氏は「今回の成果は医療AIの可能性を広げる入り口になるかもしれない」と語る。
この研究は、公益財団法人ひょうご科学技術財団の助成を受けて行われました。本研究は、福岡大学、兵庫医科大学、名古屋大学、広島大学、虎の門病院、日本医科大学、鹿児島大学、鳥取大学、山形大学、岡山大学、兵庫県立加古川医療センター、北海道大学、国際医療福祉大学、森山記念病院、甲南女子大学の研究者の協力により実施されました。
ソース：
参考雑誌:
1772242737
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2026-02-28 01:16:00