120万ドルのクラウドソーシングコンテストは、ディープラーニングによる乳がん検出の改善を目指している。
マンモグラフィーを使った乳がん検診は確かに命を救いますが、検査で偽陽性と判定される女性があまりにも多く、さらに悪いことに、一部のがんが見逃されています。
現在、シアトルの研究者と医療提供者は、乳がん診断の大幅な改善につながる可能性のある、X賞形式の世界的なコンテストを主導しています。彼らは、クラウドソーシングによるこのイベントの運営に協力し、企業や非営利団体に対し、深層機械学習を用いて乳がんをより正確に特定するアルゴリズムの開発を呼びかけています。
デジタルマンモグラフィーDREAMチャレンジでは、女性の死亡原因の第一位と闘う機会を提供するだけでなく、120万ドルの賞金も授与されます。
この取り組みでは、がん治療、コンピューターサイエンス、その他多くの分野の専門家を集めて問題に取り組んでいます。
「これは、最先端技術を前進させるような仕事です」と、シアトルのグループ健康研究所の研究・戦略パートナーシップ担当ディレクター、ダイアナ・ブイスト氏は語った。
このプロジェクトは、当研究所と、医療分野における計算モデルの活用を推進するシアトルを拠点とする非営利団体Sage BioNetworksが共同で立ち上げました。このイベントは、科学と医療研究の発展を目的として、10年間にわたりオープンサイエンスのクラウドソーシングコンテストを開催してきた非営利団体DREAM Challengesが主催しています。
賞金とDREAMチャレンジの評判により、「このチャレンジは世界のトップチームを引き付けることができるでしょう」と、Sageの計算腫瘍学およびデータサイエンス担当ディレクターのジャスティン・ギニー氏は語った。
6月以降、約372チームが登録しています。このイベントは、競技フェーズと「コミュニティ」フェーズの2つのフェーズで構成されています。競技は9月7日に正式に開始されます。
このコンテストでは、約87,000人の患者から採取した64万枚のデジタルマンモグラフィー画像が使用されています。記録から個人を特定できる情報はすべて削除されています。
このデータセットには、女性の乳がん発症リスクに関する情報も含まれており、母親、姉妹、その他の親族が乳がんに罹患したことがあるかどうかも含まれています。生検を受けたことがあるかどうか、乳腺密度、BMI、人種、民族といった詳細情報も含まれています。また、記録には、患者が最終的に乳がんを発症したかどうかも示されています。
支援がなければ、医師が評価しなければならないデータポイントは膨大になります。「あまりにも多くの変数を扱わなければならないため、負担が大きくなり、非効率になります」と、シアトルのスタートアップ企業でイベント主催者の一人であるラディッシュ・メディカル・ソリューションズのCEO、エリック・フォーゲル氏は述べています。正確な診断ツールの開発は、医療従事者のこうした負担をいくらか軽減する可能性があります。
シアトルがんケア・アライアンスの放射線科医、クリストフ・リー博士も同意した。
リー氏は毎日何百枚ものマンモグラフィーを検査していると語る。「私も人間です。目は大抵のことは捉えられますが、完璧ではありません。」ディープラーニングを活用したツールは、彼の経験と専門知識を大いに補完する可能性がある。
マンモグラフィ検査を行う放射線科医は、既にコンピュータ支援検出（CAD）と呼ばれるコンピュータツールを用いて検査業務を支援していますが、過去14年間のその成果は芳しくありません。約1年前、グループ・ヘルス・リサーチ・インスティテュートのブイスト氏らが発表した論文では、CADは乳がん検出の精度を向上させないことが示されました。実際、放射線科医がCADに依存しすぎたためか、がんを見逃してしまうこともあったようです。
「CADが誤検知を大幅に増加させていることに気づきました」とリー氏は述べた。「現時点では、CADの信頼性はかなり低いと言えるでしょう。」
米国では、マンモグラフィーによるスクリーニングを受けた1,000人の女性のうち、約100人が再度マンモグラフィー、生検、またはその他の検査を受けるよう呼び戻されます。最終的に乳がんが発見される女性は1,000人中5人です。
DREAMチャレンジはCADツールとは「全く異なる」とリー氏は説明した。「静的なツールではありません。コンピューターがマンモグラムを読み込むたびに変化し、より良くなっていくのです。」
このチャレンジで使用された匿名化された画像と患者情報は、米国国立衛生研究所の一部である乳がん監視コンソーシアムとニューヨークのマウントサイナイ・アイカーン医科大学を通じてグループヘルスから提供されたものである。
コンテスト参加者はほとんどの場合、テスト用の画像を受け取るのではなく、アルゴリズムを提出し、コンテスト主催者がデータセットに対してそれを実行します。コンテスト開始から1ヶ月間、参加者はモデルをテストし、大きな問題点を修正することができます。
コンテストは10月4日に開始され、4週間ごとに優勝者と賞品が授与されます。コンテストの最終ラウンドは2月に始まり、3月に終了します。チームはコンテスト期間中もモデルの微調整を続けることができます。
競争フェーズ終了後、選抜されたチームはコミュニティフェーズに招待され、そこで最終製品の開発に向けて協力します。Sage社のギニー氏によると、コミュニティフェーズでは賞金が増額される予定で、これは臨床使用に適した製品につながるアルゴリズムの開発につながる協力を促進するためです。
この取り組みのスポンサーには、ローラ・アンド・ジョン・アーノルド財団とホワイトハウス科学技術政策局が含まれます。この取り組みは、オバマ大統領とジョー・バイデン副大統領が主導するがんムーンショット計画の一環として、この夏注目を集めました。このムーンショット計画は、がんの診断と治療の進歩を劇的に加速させることを目指しています。
ギニー氏によると、このプロジェクトは他のDREAMコンテストと比べて異例のものだ。過去のコンテストはゲノミクスや研究に重点が置かれていたが、今回のコンテストは医師とその患者にとって明確な臨床応用が期待できる。そして、このコンテストでは、膨大な画像が詰め込まれた、異例の規模を誇るデータベースが活用されている。
Amazon Web Services と IBM は、この取り組みにクラウド コンピューティング時間を寄付しています。
オープンサイエンスの精神に基づき、コンテストでは参加者にアルゴリズムの結果を公開し、モデルの透明性と再現性を確保することを義務付けています。秘密主義の独占的ソリューションを作成することが目的ではありません。
このプロジェクトがコンテストから医療機関へとどれほど早く移行できるかは誰にも分かりません。しかし、組織委員会にはFDA職員がおり、このプロジェクトが規制上のハードルをクリアできるよう、堅牢で構造化されたものになるよう助言を提供しています。
主催者は期待している。
「素晴らしい候補がいくつかあり、大規模な研究所や大手グローバル企業が競い合っています」とリー氏は述べた。「このプロジェクトがどう展開していくのか、楽しみです。」
