自覚症状がなく、見つけにくい膵臓がんですが、ステージ０やⅠで早期発見されれば、生存率は大きく向上します。
日本では「尾道方式」などの現場での工夫がされていますが、アメリカにあるイェール大学では人工知能にニューラルネットワークモデルを構築して、膵臓がんのリスクを予測しました。
その結果、80.7％の感度、80.7％の特異度、ROC曲線の面積0.85を達成し、高い精度ですい臓がんのリスクを予測することができたとのことです。
学習に使ったビッグデータは、①国民健康インタビュー調査（NHIS）のデータセット（645,217人の参加者、131人の膵臓がんのケース） ②前立腺、肺、結腸直腸、および卵巣（PLCO）の試験データ（154,897人の参加者、767人のすい臓がんのケース）
ANNの模式図。それぞれの箱と線はそれぞれニューロンと重みを表している。重みの数はニューロンの数に応じて急激に増加する。
このような単純なニューラルネットワークモデルで、上のような80.7％の感度、80.7％の特異度の成績とはすごいですね。
機械学習やAIなどを応用した医療技術がますます増えるに違いありません。