17日前

麻疹発疹の同定に向けた残留型深層畳み込みニューラルネットワークの活用

Kimberly Glock, Charlie Napier, Andre Louie, Todd Gary, Joseph Gigante, William Schaffner, Qingguo Wang
麻疹発疹の同定に向けた残留型深層畳み込みニューラルネットワークの活用
要約

麻疹は極めて感染力が強く、発展途上国におけるワクチン接種で予防可能な疾患および死亡の主な原因の一つであり、年間10万人以上が命を落としている。米国では、麻疹に対する長年にわたる効果的なワクチン接種により、2000年に麻疹の撲滅が宣言された。その結果、米国の医療従事者および一般市民の多くが、麻疹の臨床像を一度も見たことがない状況となっている。しかし、2019年には米国で麻疹が再発し、確認された症例は1,282例にのぼった。麻疹の診断を支援するため、我々は多様な皮膚疾患の画像を1,300枚以上収集し、残差型深層畳み込みニューラルネットワーク(residual deep convolutional neural network)を用いて、麻疹の発疹と他の皮膚疾患を区別するモデルを構築した。今後、このモデルを活用してスマートフォンアプリケーションの開発を目指している。当該画像データセットにおける本モデルの分類精度は95.2%、感度(sensitivity)は81.7%、特異度(specificity)は97.1%を達成しており、麻疹の正確な検出を支援する上で有効であることが示された。これにより、麻疹の流行を早期に把握・制御するための新たなツールとしての可能性が示された。

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