AI、病院ワークフローに統合し皮膚病変を分類

WHOデータによると2024年に約150万人の新規皮膚がん症例が報告され、世界的な医療課題となっている。アリカンテ大学（UA）とサン・ホアン・ダルカント大学病院は共同で、皮膚病変分類AI「MEL-IA」を開発し、実際の臨床ワークフローへの組み込みを成功させた。本成果は学術誌Journal of Medical Systemsに2026年に掲載された。 MEL-IAは病変撮影用モバイルアプリ、分類AIモデル、病院IT基盤と安全に連携する統合モジュールで構成される。アリカンテ大学IBIS研究グループと病院IT部門が共同開発し、黒色腫、母斑、基底細胞癌、光線性角化症、良性角化症の5カテゴリを区別する。精度向上のため、1万5000枚以上の皮膚鏡画像と患者情報を用いて学習・検証を行った。 実証環境での性能は全体精度86％を記録。黒色腫感度88％、基底細胞癌92％と高い検出率を示した。病院実装後、980症例の検診処理を実証し、判定応答は1秒未満を維持。画像、診断、医学的所見を長期保存し、病変の経時的推移をモニタリングする機能も備える。 研究チームは本システムを自律診断ツールではなく臨床医の意思決定支援ツールと位置づけている。今後は医療従事者との前向き試験、スマートフォン直接撮影の導入、対応病変種の拡大を計画している。臨床現場へのシームレスな統合は、皮膚科医療の効率化と早期発見体制の強化に大きく寄与すると期待される。