AIで乳がん手術後のリンパ浮腫を管理

Machine learning for detection of lymphedema among breast cancer survivors

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背景

機械学習で乳がん（BC）術後のリンパ浮腫（LE）を効果的に管理できないか。NYUのFuらは、5種類の機械学習アルゴリズム（Decision Tree of C4.5・Decision Tree of C5.0・gradient boosting model [GBM]・artificial neural network [ANN]・support vector machine [SVM]）および標準的統計手法を比較し、機械学習を用いたリアルタイム評価によりLEの早期検出と介入が可能かどうかを検証した（n=355）。参加者は、26のリンパ浮腫症状の存在を評価するBreast cancer and lymphedema symptom experience index（BCLE-SEI）に基づき、webプラットフォームを介して症状をリアルタイムに報告した。

結論

5つの機械学習手法すべてが標準的な統計手法より優れており、ANNは精度93.75%・感度95.65%・特異度91.03%で、LE検出に最適であった。

評価

平均的な医師を超えるニューラルネットAI診断をスマホベースで行える、という近未来医療を開く結果で、メディアにも取り上げられている（https://technical.ly/brooklyn/2017/03/07/nyu-researchers-machine-learning-lymphedema/）。