深層学習による口唇疾患分類、皮膚科医と精度同等
2019年9月25日 専門誌ピックアップ
口唇疾患1629例の画像（悪性743例、良性886例）を用いて学習させた深層畳み込みニューラルネットワーク（DCNN）の悪性口唇疾患の分類精度を皮膚科専門医、皮膚科レジデント、皮膚科以外の医師および医学生による診断と比較。精度評価用画像には別のデータセット（344例、281例）を用いた。 精度評価用344例で、DCNNのROC曲線下面積、感度、特異度は、それぞれ0.827、0.755、0.803、同じく281例では0.774、0.702、0.759だった。DCNNの悪性疾患の分類精度は皮膚科専門医と同等で、皮膚科以外の医師より優れていた。DCNNの結果を参照後、皮膚科以外の医師のヨーデン指標は0.201±0.156から0.322±0.141へ有意に増加した（P＜0.001）。 ...