頭部CTの異常所見、深層学習アルゴリズムで正確に検出

頭部CT検査画像の重大所見を自動で検出する深層学習アルゴリズムの開発とその検証を後ろ向き研究で実施。インドの約20施設から後ろ向きに収集した頭部CT画像とその臨床報告31万3318例のデータセットのうち、2万1095例（Qure25kデータセット）で検証、残りのデータでアルゴリズムを開発した。さらに別の検証データセット（CQ500）を収集した。ROC曲線下面積（AUC）によりアルゴリズムを評価した。 アルゴリズムの頭蓋内出血検出能は、Qure25kデータセットでAUC0.92、CQ500データセットではAUC0.94だった。頭蓋冠骨折、正中偏位、および圧迫所見のAUCは、Qure25kデータセットではそれぞれ、0.92、0.93、0.86で、CQ500データセットでは0.96、0.97、0.92だった。...