シドニー工科大学（UTS）の研究者たちは、人工知能（AI）を利用して胸部X線写真の解析によりCOVID-19感染を迅速に検出するという分野において、突破口を開きました。彼らのディープラーニングベースのアルゴリズムであるカスタム畳み込みニューラルネットワーク（Custom-CNN）は、98%以上の驚異的な正確性を実現しました。
COVID-19の診断において現在のゴールドスタンダードであるリアルタイム逆転写ポリメラーゼ連鎖反応（RT-PCR）テストには、高いコスト、遅い結果、偽陰性の制約があります。RT-PCRの補完として、胸部X線写真は、特にRT-PCRの結果が陰性の場合に感染症の迅速な検出と管理に役立ちます。
COVID-19は胸部X線写真で特定の放射線学的特徴を示し、これをもとに放射線科医が診断を行っています。しかし、X線写真の手動検査は時間がかかり、誤りを引き起こす可能性があります。これらの課題に対処するため、UTSの研究者たちは、診断プロセスを効率化するためにAIに頼りました。
研究の対応著者であるアミル・ガンドミは、「最も広く使用されているCOVID-19テストであるリアルタイムポリメラーゼ連鎖反応（PCR）は遅くて高価であり、偽陰性の結果が出ることもあります。診断を確定するために、放射線科医はCTスキャンやX線写真を手動で検査する必要があり、これは時間がかかり誤りを引き起こす可能性があります。」と説明しました。
研究者たちは、通常のX線写真、コロナウイルス陽性のX線写真、およびウイルス性肺炎のX線写真を含む2つのデータセットを利用しました。COVID-19の診断に特化したCustom-CNNモデルは、画像の80%で訓練され、残りの20%でテストされました。その結果、COVID-19、正常、肺炎のX線サンプルの区別において98.19%という驚異的な分類精度が示されました。実際に、Custom-CNNは評価で他の既存のモデルを上回りました。
ガンドミは、AIシステムの利点を強調し、「ディープラーニングは核酸増幅を手作業で探す必要がない最終的な解決策を提供します。Custom-CNNモデルは診断プロセスを効率化し、COVID-19のより速く正確な診断を提供します。」と述べました。
胸部X線写真によるCOVID-19の早期検出は、抗ウイルス薬などの迅速な治療を可能にし、発症から5日以内に最も効果的です。さらに、早期検出により患者の隔離が促進され、さらなる感染の予防が可能となります。
ガンドミはまた、このAIシステムのグローバルな影響力を強調し、「この新しいAIシステムは、COVID-19のレベルが高い国々で放射線科医が不足している場合に特に有益です。胸部X線写真は持ち運びができ、広く利用でき、CTスキャンよりもイオン化放射線の曝露が低いです。」と述べました。
この科学レポートに掲載された画期的な研究は、COVID-19の診断を革新するだけでなく、AIが医学の分野をより速く正確な診断ツールで変革する可能性を示しています。