人工知能による骨折の画像診断

Detection of fractures on plain radiographs using artificial intelligence

は じ め に

　人工知能による医療画像の診断は，畳み込みニューラルネットワーク（convolutional neural network：CNN）という手法が用いられている^1）．骨折の診断は，2017年にOlczakらによって初めて報告された^2）．彼らは，足関節および手関節のX線像を読影させ，83％の正診率を得たと報告している．その後，2018年に手関節骨折^3），上腕骨近位端骨折の報告がなされ^4），後者においては96％の正診率にまで達した．われわれは，大腿骨転子部骨折のX線像をVisual Geometry Group 16-layer（VGG16）モデルを用いて読影させ，95.5％の正診率を達成した^5）．この正診率は，整形外科医による正診率92.2％に匹敵する値であった．本稿では，VGG19モデルにおいても解析を加え^6），人工知能による骨折診断の概観を論述することを目的とした．