American Journal of Physiology-Cell Physiologyに発表された調査結果によると、人工知能を使用した新しい診断アプローチが90％を超える精度で非浸潤性乳管がん（DCIS）またはステージ0乳がんが手術後に再発して広がる可能性があるか？どの手術が治癒する可能性があるかの選別をしました。

ステージ0のがんがどれほど攻撃的である可能性が高いかを知ることは、患者とその医師が最善の治療方針を決定するのに役立つ可能性があります-; これは通常、腫瘍と少量の組織の除去とそれに続く放射線療法からなる乳房温存手術、または乳房全体の除去のいずれかです。しかし、いままで予測を立てることは、不可能でした。医師のカンによるところが大きかったといえます。

そこで、サイバーセキュリティ専門家を治療グループにまねき、医師と研究者が機械学習技術を使用してコンピューターを教え、患者の組織サンプルから撮影した高解像度画像の微妙な特徴といままでの治療経過をデータ化することで、AIをつくりました。AIは、予測と結果との間の微妙なすきまを洗練した提案をするようになちました。

研究者らは、乳房切除術を受けたステージ0の乳がん患者70人からのサンプルから始めました。これらの患者については、少なくとも10年の追加の医療記録が利用可能でした。70人の患者のうち20人は癌の再発を経験しましたが、50人はそうではありませんでした。

次に、研究者たちは、これまで見たことのない約100枚の顕微鏡写真をプログラムに示しました-; ホールドアウト画像として知られています-; その患者の癌が再発する可能性が高いかどうかを正確に予測できるかどうかを確認します。

チームは、時間の経過とともに改良を加えることで、96％の確率で攻撃性および非攻撃性の疾患を正しく特定できるようになったと報告しました。

私たちは、癌の再発を促進する生化学的メカニズムについての仮説から始め、癌の再発における細胞膜への重要なタンパク質の移動の役割をテストし、次に、説明が実際に何を予測したかを評価することによって、基礎となる生物学の理解を確認しました患者に見てください」とミシガン大学の研究者は説明します。「癌再発の生物学についてのこの改善された理解はまた、新しい抗癌剤の開発に情報を与える可能性があります。」

ミシガン大学はこのAIで特許を取得しました。